How to Minimize the Pain of Local Anesthetic Injection for Wide Awake Surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
After reading this article, the participant should be able to (1) almost painlessly inject tumescent local anesthesia to anesthetize small or large parts of the body, (2) improve surgical safety by eliminating the need for unnecessary sedation in patients with multiple medical comorbidities, and (3) convert many limb and face operations to wide awake surgery. We recommend the following 13 tips to minimize the pain of local anesthesia injection: (1) buffer local anesthetic with sodium bicarbonate; (2) use smaller 27- or 30-gauge needles; (3) immobilize the syringe with two hands and have your thumb ready on the plunger before inserting the needle; (4) use more than one type of sensory noise when inserting needles into the skin; (5) try to insert the needle at 90 degrees; (6) do not inject in the dermis, but in the fat just below it; (7) inject at least 2 ml slowly just under the dermis before moving the needle at all and inject all local anesthetic slowly when you start to advance the needle; (8) never advance sharp needle tips anywhere that is not yet numb; (9) always inject from proximal to distal relative to nerves; (10) use blunt-tipped cannulas when tumescing large areas; (11) only reinsert needles into skin that is already numb when injecting large areas; (12) always ask patients to tell you every time they feel pain during the whole injection process so that you can score yourself and improve with each injection; (13) always inject too much volume instead of not enough volume to eliminate surgery pain and the need for "top ups."
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.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle