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Enregistrement W3156870917 · doi:10.5507/bp.2021.022

No significant retinal damage induced by major orthopedic surgery - a pilot study

2021· article· en· W3156870917 sur OpenAlexaff
Tomas Parizek, Roman Škulec, I Liehneová, Petr Prasek, Vladimír Černý

Notice bibliographique

RevueBiomedical Papers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic Effects
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeSubclinical infectionRetinalOrthopedic surgeryNerve fiber layerSurgeryObservational studyProspective cohort studyIncidence (geometry)AnesthesiaClinical trialOphthalmologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Perioperative visual loss is one of the rare but devastating complications of anesthesia and surgery. The incidence of less severe or even subclinical postoperative visual dysfunction is unknown. Therefore, we decided to perform a pilot prospective observational clinical study to evaluate whether structural changes of the retina can be detected in patients undergoing elective orthopaedic surgery by optical coherence tomography (OCT). METHODS: Adult patients indicated for elective knee replacement surgery with the absence of known retinal or optic nerve disease were included. Each patient underwent baseline OCT examination of the eyes one day before surgery and it was repeated 4-7 days after the surgery. The surgery was done under general and epidural anesthesia. RESULTS: A total of 18 patients (6 men and 12 women) at the age of 70.8±7.1 years were enrolled. We found statistically significant changes in the Macular central thickness and in a few areas of the Retinal Nerve Fiber Layer between the baseline and postoperative measurements. CONCLUSIONS: Even though we found significant changes in some parameters, we did not confirm that general anesthesia and/or surgical damage causes significant damage of the retina using OCT measurement. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov (NCT04311801).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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