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Enregistrement W2946061208 · doi:10.1097/gox.0000000000002243

Efficacy of Local Anesthesia in the Face and Scalp: A Prospective Trial

2019· article· en· W2946061208 sur OpenAlexaff
Tyler Safran, Dino Zammit, Jonathan Kanevsky, Manish Khanna

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalpFace (sociological concept)MedicineAnesthesiaProspective cohort studyLocal anesthesiaPsychologySurgerySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of local anesthesia has allowed for the excision and repair of lesions of the head and neck to be done in an office-based setting. There is a gap of knowledge on how surgeons can improve operative flow related to the onset of action. A prospective trial was undertaken to determine the length of time for full anesthesia effect in the head and neck regions. METHODS: Consecutive patients undergoing head and neck cutaneous cancer resection over a 3-month period were enrolled in the study. Local anesthesia injection and lesion excision were all done by a single surgeon. All patients received the standard of care of local anesthesia injection. RESULTS: > 0.05). Using the time to full anesthesia effect for each local injection, a heat map was generated to show the relative times of the face and scalp to achieve full effect. CONCLUSIONS: This prospective trial demonstrated that for the same local anesthetic and concentration, upper forehead and scalp lesions take significantly longer to anesthetize than other lesions in the lower face and ear. This can help surgeons tailor all aspects of their practice, which utilizes local anesthesia to help with patient satisfaction and operative flow.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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