Best perioperative practice in management of ambulatory patients with obstructive sleep apnea
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The perioperative outcome in obstructive sleep apnea (OSA) patients undergoing ambulatory surgery can be potentially impacted by the type of anesthetic technique, fluid management and choice of anesthetic agents. This review highlights the best perioperative practices in the management of OSA patients undergoing ambulatory surgical procedures. RECENT FINDINGS: A recent meta-analysis found that STOP-Bang might be used as a perioperative risk stratification tool. Patients with high-risk OSA (STOP-Bang ≥3) were found to be associated with an increased risk of postoperative complications and prolonged length of hospital stay compared with low-risk OSA (STOP-Bang 0-2) patients undergoing noncardiac surgical procedures. A bidirectional relationship exists between OSA and difficult airway. Both suspected or diagnosed OSA may be associated with either difficult intubation or difficult mask ventilation or both. A recent meta-analysis identified OSA as an important risk factor for opioid-induced respiratory depression. A dose-response relationship was shown between the morphine equivalent daily dose and death or near-death events in OSA patients undergoing surgery. Postoperative continuous monitoring is recommended for high-risk OSA patients receiving opioids. Minimising the dose of muscle relaxant, neuromuscular monitoring and ensuring complete reversal of neuromuscular blockade before extubation is essential in OSA patients to avoid postoperative complications. Whenever feasible, regional anesthesia with multimodal analgesia may be considered as a better alternative to general anesthesia in OSA patients. SUMMARY: Patients with OSA and associated comorbidities present a challenge to anesthesiologists as they are at a high risk of perioperative complications. It is important to identify patients with OSA, with the goal to raise awareness among providers, mitigate risk and improve outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».