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Enregistrement W2977834109 · doi:10.1097/md.0000000000017254

Impact of the modality of mechanical ventilation on bleeding during pituitary surgery

2019· article· en· W2977834109 sur OpenAlexaff
Morgan Le Guen, Alexis Paternot, Agnès Declerck, Elodie Féliot, Étienne Gayat, S. Gaillard, Marc Fischler

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMechanical ventilationModality (human–computer interaction)SurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bleeding modifies the surgeon's view of the field during transsphenoidal endoscopic pituitary surgery. Since ventilation can alter venous return, we compared the effect of volume-controlled ventilation (VCV) and pressure-controlled ventilation (PCV) on intraoperative bleeding. METHODS: Eighty-six patients were randomized to VCV or PCV in this single blinded study; comparisons concerned 42 in the PCV group and 43 in the VCV group. RESULTS: Intraoperative bleeding, the primary endpoint, did not differ between groups whether analysis focused on 7 levels of the score, from minimal bleeding to bleeding with significant change in the conduct of surgical procedure (P = .89) or on a stratification into 3 categories, mild, moderate, and major (P = .47). Median [interquartile range] peak airway pressure was lower in the PCV group (13.5 [12.5-15] vs 16.3 [14.4-19.1] cm H2O, P < .001) while mean airway pressures were similar (P = .08). Means ± SD of tidal volumes were lower in the VCV group when expressed as absolute values (470.6 ± 84 vs 434.7 ± 71.7 ml, P = .05) or as tidal volume/theoretical ideal weight ratio (6.7 [6.5-7] vs 7.2 [6.9-7.9], P < .001). The 2 groups were similar for postoperative complications and number of patients cured. CONCLUSION: In conclusion, ventilation mode does not influence intraoperative bleeding during transsphenoidal pituitary surgery. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov identifier: NCT01891838; July 3, 2013.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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