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Enregistrement W2998528086 · doi:10.1111/pan.13809

Volatiles or TIVA: Which is the standard of care for pediatric airway procedures? A pro‐con discussion

2019· review· en· W2998528086 sur OpenAlexaff
Gillian Lauder, Mark Thomas, Britta S. von Ungern‐Sternberg, Thomas Engelhardt

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's HospitalBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDexmedetomidineAnesthesiaMedicineAirwayPropofolAnestheticMidazolamAirway managementNurse anesthetistIntensive care medicineSedation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anesthesia for pediatric airway procedures constitutes a true art form that requires training and experience. Communication between anesthetist and surgeon to establish procedure goals is essential in determining the most appropriate anesthetic management. But does the mode of anesthesia have an impact? Traditionally, inhalational anesthesia was the most common anesthesia technique used during airway surgery. Introduction of agents used for total intravenous anesthesia (TIVA) such as propofol, short-acting opioids, midazolam, and dexmedetomidine has driven change in practice. Ongoing debates abound as to the advantages and disadvantages of volatile-based anesthesia versus TIVA. This pro-con discussion examines both volatiles and TIVA, from the perspective of effectiveness, safety, cost, and environmental impact, in an endeavor to justify which technique is the best specifically for pediatric airway procedures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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