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Enregistrement W2990900369 · doi:10.1016/j.jor.2019.11.046

A physiological assessment of patient pain during surgery with wide-awake local anesthesia

2019· article· en· W2990900369 sur OpenAlexaff
A. Luke MacNeill, D. Joshua Mayich

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensHorizon Health NetworkUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiaAnestheticLocal anestheticSkin conductanceLocal anesthesiaLidocaineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Patients receiving surgery with wide-awake local anesthesia typically report little or no intraoperative pain. However, self-report assessments of pain are susceptible to bias. In the present study, patient self-report ratings were supplemented with objective physiological measures of electrodermal activity. METHODS: Fifteen patients receiving forefoot surgery using wide-awake local anesthesia were recruited. Pain ratings and skin conductance responses were acquired during the initial anesthetic injection (into unanesthetized tissue), during a follow-up anesthetic injection (into anesthetized tissue), and during five intraoperative procedures. RESULTS: The highest ratings of self-reported pain coincided with the initial anesthetic injection, and pain ratings were similarly low at all remaining measurement points. Fourteen patients reported no pain beyond the initial injection, whereas one patient reported minimal pain during two intraoperative procedures. Skin conductance data were consistent with pain ratings such that responses to the initial injection were significantly larger than responses at any subsequent measurement point. CONCLUSION: These results provide further evidence that patients experience little or no pain during surgery with wide-awake local anesthesia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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