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Enregistrement W2947125227 · doi:10.1097/aco.0000000000000747

Neuroanesthesia and outcomes

2019· review· en· W2947125227 sur OpenAlexaff
Alana M. Flexman, Tianlong Wang, Lingzhong Meng

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Anaesthesiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnestheticHyperventilationIntensive care medicineCraniotomyHypocapniaAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The objective of this review is to identify outstanding topics most relevant to neuroanesthesia practice and patient outcomes. We discuss the role of awake craniotomy, choice of general anesthetic agents, monitoring of anesthetic 'depth', mannitol-induced diuresis, neurophysiological monitoring, hyperventilation, and cerebral hypoperfusion. RECENT FINDINGS: Awake craniotomy, although a technique likely underused, is associated with enhanced recovery after surgery and prolonged survival after brain tumor resection compared with surgery under general anesthesia. The choice of general anesthetic must balance patient and surgical factors. Although propofol may be associated with favorable oncologic outcomes, currently available retrospective evidence does not specifically address neurosurgical patients. Both the definition and monitoring of anesthetic 'depth' remains elusive. Neuroanesthesiologists need to recognize and manage intraoperative light anesthesia in a timely fashion. Further evidence related to the optimal management of mannitol-induced diuresis and hyperventilation in neurosurgical patients is needed. Contemporary neurophysiological monitoring can reasonably detect intraoperative neurologic injury; however, its effect on patient outcome is unclear. Finally, cerebral hypoperfusion without stroke may be common; however, the clinical significance requires further investigation. SUMMARY: We provide an overview of several topics that are relevant to neuroanesthesia practice and patient outcomes based on evidence, opinions, and speculations. Our review highlights the need for further outcome-oriented studies to specifically address these clinically relevant issues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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