International Multicenter Survey of Perioperative Management of External Ventricular Drains: Results of the EVD Aware Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The perioperative management of patients with external ventricular drains (EVDs) is not well defined, and adherence to published management guidelines unknown. This study investigates practice, patterns, and variability in the perioperative management of patients with EVDs. METHODS: A 31-question survey was sent to 1830 anesthesiologists from 27 institutions in North America, Europe, and Asia. A perioperative EVD Guideline Adherence Score was calculated for the preoperative, transport and intraoperative periods. Differences in management practices between neuroanesthesiologists and non-neuroanesthesiologists, and factors affecting EVD guideline adherence, were examined using bivariate significance tests and linear regression. RESULTS: Among a sample of 599 anesthesiologists (survey response rate, 32.7%), compared with non-neuroanesthesiologists, neuroanesthesiologists were more likely to include baseline neurological examination (P=0.023), hourly cerebrospinal fluid output (P=0.006) and color (P<0.001), intracranial pressure trends (P<0.001), and EVD clamp trial (P<0.001) data in their routine preanesthetic assessment of patients with EVDs. There was a low prevalence of routine intracranial pressure monitoring during patient transport of patients with EVDs (14.4%). Overall, 25.9% of respondents were aware of EVD guidelines, and 21% reported receiving formal training in EVD management. The EVD Guideline Adherence Score was highest among anesthesiologists who reported being very comfortable in managing patients with EVDs compared with those who reported being uncomfortable (9.93 vs. 6.93, P<0.001). CONCLUSIONS: The EVD Aware study identifies opportunities for improvement in the perioperative management of patients with EVDS, including global awareness, formal EVD training, and dissemination of educational tools.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».