Anesthesia guidelines for COVID-19 patients: a narrative review and appraisal
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has challenged health systems globally and prompted the publication of several guidelines. The experiences of our international colleagues should be utilized to protect patients and healthcare workers. The primary aim of this article is to appraise national guidelines for the perioperative anesthetic management of patients with COVID-19 so that they can be enhanced for the management of any resurgence of the epidemic. PubMed and EMBASE databases were systematically searched for guidelines related to SARS-CoV and SARS-CoV-2. Additionally, the World Federation Society of Anesthesiologists COVID-19 resource webpage was searched for national guidelines; the search was expanded to include countries with a high incidence of SARS-CoV. The guidelines were evaluated using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II tool. Guidelines from Australia, Canada, China, India, Italy, South Africa, South Korea, Taiwan, the United Kingdom, and the United States of America were evaluated. All the guidelines focused predominantly on intubation and infection control. The scope and purpose of guidelines from China were the most comprehensive. The UK and South Africa provided the best clarity. Editorial independence, the rigor of development, and applicability scored poorly. Heterogeneity and gaps pertaining to preoperative screening, anesthesia technique, subspecialty anesthesia, and the lack of auditing of guidelines were identified. Evidence supporting the recommendations was weak. Early guidelines for the anesthetic management of COVID-19 patients lacked quality and a robust reporting framework. As new evidence emerges, national guidelines should be updated to enhance rigor, clarity, and applicability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».