Diaphragm-sparing brachial plexus blocks: a focused review of current evidence and their role during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Given that COVID-19 can severely impair lung function, regional anesthesia techniques avoiding phrenic nerve paralysis are relevant in the anesthetic management of suspected/confirmed COVID-19 patients requiring shoulder and clavicle surgical procedures. The objective of this review is to provide an overview of recently published studies examining ultrasound-guided diaphragm-sparing regional anesthesia techniques for the brachial plexus (BP) to favor their preferent use in patients at risk of respiratory function compromise. RECENT FINDINGS: In the last 18 months, study findings on various diaphragm-sparing regional anesthesia techniques have demonstrated comparable block analgesic effectivity with a variable extent of phrenic nerve paralysis. The impact of hemi-diaphragmatic function impairment on clinical outcomes is yet to be established. SUMMARY: Existing diaphragm-sparing brachial plexus regional anesthesia techniques used for shoulder and clavicle surgery may help minimize pulmonary complications by preserving lung function, especially in patients prone to respiratory compromise. Used as an anesthetic technique, they can reduce the risk of exposure of healthcare teams to aerosol-generating medical procedures (AGMPs), albeit posing an increased risk for hemi-diaphragmatic paralysis. Reducing the incidence of phrenic nerve involvement and obtaining opioid-sparing analgesia without jeopardizing efficacy should be prioritized goals of regional anesthesia practice during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».