MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4252139439 · doi:10.1213/00000539-200002000-00059

Epidural Analgesia After Dural Puncture

2000· article· en· W4252139439 sur OpenAlexaff
B. Y. Ong

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTuohy needleEpidural spaceAnesthesiaSurgeryEpidural blood patchDura materSalineRegional anesthesiaPost-dural-puncture headacheSpinal anesthesiaComplicationCatheter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hebl et al. (1) found that the success rate of epidural analgesia and anesthesia in patients who have undergone dural puncture to be similar to that of patients who have undergone two previous epidural anesthetics. Those findings were different from an earlier report by Ong et al. (2), in which epidural analgesia was often impaired after dural puncture with and without subsequent blood patch. The contrary results may be explained by differences in patient groups and technical differences in identifying the epidural space. The patients of Ong et al. (2) were all parturients who had dural puncture with 16-gauge Tuohy needles. Seventy-one of the 87 patients for Hebl et al. (1) had dural puncture for spinal anesthesia. The spinal anesthesia was probably performed with finer needles. The mean ages of patients of Ong et al. (2) ranged from 22 to 27 years, whereas the mean ages of patients of Hebl et al. (1) ranged from 34 to 40 years. The most common technique for identification of the epidural space for Ong et al. (2) was by loss of resistance to air. Hebl et al. (1) used the saline loss of resistance technique. Further studies controlling the variations in the study patients and the loss of resistance techniques for identification of epidural space may explain the different observations in the two studies. Bill Ong MD

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnesthesia & Analgesia→Même sujetAnesthesia and Pain Management→Travaux en français237 207→