Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».