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Enregistrement W3169153297 · doi:10.18203/issn.2454-5929.ijohns20212131

High-flow nasal oxygen for laryngeal tumor debulking: case report and current challenges

2021· article· en· W3169153297 sur OpenAlexaff
François Lemay, Benoit Guay, Pascal Labrecque

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Otorhinolaryngology and Head and Neck Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTracheal and airway disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDebulkingTracheotomySurgeryStridorAirwayAirway obstructionGeneral surgeryAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="abstract">High-flow nasal oxygen (HFNO) has brought new opportunities in shared airway surgery. Contemporary challenges with its use in severely obstructive conditions such as laryngeal tumors still need to be addressed as there is discrepancy in its use and access among centres. We reported a case in which the use of HFNO allowed laryngeal tumor debulking while avoiding tracheotomy in a stridulous patient. The patient described was a 70 year old patient with stridor at rest secondary to a laryngeal tumor diagnosed five days before surgery. Tumor debulking could be safely initiated under general anaesthesia, which would not have been possible without HFNO. This report served as an example of an alternative to awake tracheotomy in the management of severely obstructive laryngeal pathology We wish to discuss through this case management of severely obstructive laryngeal pathology in the era of HFNO, while encouraging discussion on its potential benefits and limits.</p>

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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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