Airway Management in the Operating Room and Interventional Suites in Known or Suspected COVID-19 Adult Patients: A Practical Review
Notice bibliographique
Résumé
Current evidence suggests that coronavirus disease 2019 (COVID-19) spread occurs via respiratory droplets (particles >5 µm) and possibly through aerosol. The rate of transmission remains high during airway management. This was evident during the 2003 severe acute respiratory syndrome epidemic where those who were involved in tracheal intubation had a higher risk of infection than those who were not involved (odds ratio 6.6). We describe specific airway management principles for patients with known or suspected COVID-19 disease for an array of critical care and procedural settings. We conducted a thorough search of the available literature of airway management of COVID-19 across a variety of international settings. In addition, we have analyzed various medical professional body recommendations for common procedural practices such as interventional cardiology, gastroenterology, and pulmonology. A systematic process that aims to protect the operators involved via appropriate personal protective equipment, avoidance of unnecessary patient contact and minimalization of periprocedural aerosol generation are key components to successful airway management. For operating room cases requiring general anesthesia or complex interventional procedures, tracheal intubation should be the preferred option. For interventional procedures, when tracheal intubation is not indicated, cautious conscious sedation appears to be a reasonable approach. Awake intubation should be avoided unless it is absolutely necessary. Extubation is a high-risk procedure for aerosol and droplet spread and needs thorough planning and preparation. As updates and modifications in the management of COVID-19 are still evolving, local guidelines, appraised at regular intervals, are vital in optimizing clinical management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».