Ultrasound Imaging of the Spine for Central Neuraxial Blockade: a Technical Description and Evidence Update
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review This article describes the anatomy of the spine, relevant ultrasonographic views, and the techniques used to perform the neuraxial blocks using ultrasound imaging. Finally, we review the available evidence for the use of ultrasound imaging to perform neuraxial blocks. Recent Findings Central neuraxial blockade using traditional landmark palpation is a reliable technique to provide surgical anesthesia and postoperative analgesia. However, factors like obesity, spinal deformity, and previous spine surgery can make the procedure challenging. The use of ultrasound imaging has been shown to assist in these scenarios. Summary Preprocedural imaging minimizes the technical difficulty of spinal and epidural placement with fewer needle passes and skin punctures. It helps to accurately identify the midline, vertebral level, interlaminar space, and can predict the depth to the epidural and intrathecal spaces. By providing information about the best angle and direction of approach, in addition to the depth, ultrasound imaging allows planning an ideal trajectory for a successful block. These benefits are most noticeable when expert operators carry out the ultrasound examination and for patients with predicted difficult spinal anatomy. Recent evidence suggests that pre-procedural neuraxial ultrasound imaging may reduce complications such as vascular puncture, headache, and backache. Neuraxial ultrasound imaging should be in the skill set of every anesthesiologist who routinely performs lumbar or thoracic neuraxial blockade. We recommend using preprocedural neuraxial imaging routinely to acquire and maintain the imaging skills to enable success for challenging neuraxial procedures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».