MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200595020 · doi:10.1111/pan.14377

Risk assessment and optimization strategies to reduce perioperative respiratory adverse events in pediatric anesthesia—Part 1 patient and surgical factors

2021· review· en· W4200595020 sur OpenAlexaff
Justin Hii, T. Wesley Templeton, David Sommerfield, Aine Sommerfield, Clyde Matava, Britta S. von Ungern‐Sternberg

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeIntensive care medicineAdverse effectIncidence (geometry)Risk assessmentEmergency medicineAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric surgery cases are increasing worldwide. Within pediatric anesthesia, perioperative respiratory adverse events are the most common precipitant leading to serious complications. They can have intraoperative impact on the surgical procedure itself, lead to premature case termination and in addition may have postoperative impact resulting in longer hospitalization stays and costs. Although most perioperative respiratory adverse events can be promptly detected and managed, and will not lead to any sequelae, the risk of life-threatening progression remains. The incidence of respiratory adverse events increases in children with comorbid respiratory and/or nonrespiratory illnesses. Optimized perioperative patient care, risk-stratified care level choice, and practitioners with appropriate training allow for risk mitigation. This review will discuss patient and surgical risk factors with a focus on common patient comorbid illnesses and review scoring systems to quantify risk.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePediatric AnesthesiaMême sujetAirway Management and Intubation TechniquesTravaux en français237 207