Placenta Accreta Spectrum Disorders: Knowledge Gaps in Anesthesia Care
Notice bibliographique
Résumé
Placenta accreta spectrum (PAS) disorder is a potentially life-threatening condition that can occur during pregnancy. PAS puts pregnant individuals at a very high risk of major blood loss, hysterectomy, and intensive care unit admission. These patients should receive care in a center with multidisciplinary experience and expertise in managing PAS disorder. Obstetric anesthesiologists play vital roles in the peripartum care of pregnant patients with suspected PAS. As well as providing high-quality anesthesia care, obstetric anesthesiologists coordinate peridelivery care, drive transfusion-related decision making, and oversee postpartum analgesia. However, there are a number of key knowledge gaps related to the anesthesia care of these patients. For example, limited data are available describing optimal anesthesia staffing models for scheduled and unscheduled delivery. Evidence and consensus are lacking on the ideal surgical location for delivery; primary mode of anesthesia for cesarean delivery; preoperative blood ordering; use of pharmacological adjuncts for hemorrhage management, such as tranexamic acid and fibrinogen concentrate; neuraxial blocks and abdominal wall blocks for postoperative analgesia; and the preferred location for postpartum care. It is also unclear how anesthesia-related decision making and interventions impact physical and mental health outcomes. High-quality international multicenter studies are needed to fill these knowledge gaps and advance the anesthesia care of patients with PAS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».