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Enregistrement W3033261818 · doi:10.1097/ana.0000000000000688

Anesthetic Management of Endovascular Treatment of Acute Ischemic Stroke During COVID-19 Pandemic: Consensus Statement From Society for Neuroscience in Anesthesiology & Critical Care (SNACC)

2020· article· en· W3033261818 sur OpenAlexaff
Deepak Sharma, Mads Rasmussen, Ruquan Han, Matthew K. Whalin, Melinda Davis, W. Andrew Kofke, Lakshmikumar Venkatraghvan, Radoslav Raychev, Justin F. Fraser

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgical Anesthesiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHouston Methodist Research InstituteUniversity of California, Los AngelesNeurocritical Care SocietySociety for Neuroscience in Anesthesiology and Critical CareJohns Hopkins UniversityUniversity of Southern California
Mots-clésMedicineAnesthesiologyPandemicIntensive care medicineHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Stroke (engine)Neurointensive careMedical emergencyAnestheticBest practiceDiseaseAnesthesiaInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has unique implications for the anesthetic management of endovascular therapy for acute ischemic stroke. The Society for Neuroscience in Anesthesiology and Critical Care appointed a task force to provide timely, consensus-based expert recommendations using available evidence for the safe and effective anesthetic management of endovascular therapy for acute ischemic stroke during the COVID-19 pandemic. The goal of this consensus statement is to provide recommendations for anesthetic management considering the following (and they are): (1) optimal neurological outcomes for patients; (2) minimizing the risk for health care professionals, and (3) facilitating judicious use of resources while accounting for existing variability in care. It provides a framework for selecting the optimal anesthetic technique (general anesthesia or monitored anesthesia care) for a given patient and offers suggestions for best practices for anesthesia care during the pandemic. Institutions and health care providers are encouraged to adapt these recommendations to best suit local needs, considering existing practice standards and resource availability to ensure safety of patients and providers.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations95
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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