Notice bibliographique
Résumé
Sir, Thank you for your comments regarding our article “Monitoring the depth of anesthesia using the new modified entropy sensors during supratentorial craniotomy: our experience”.[ 1 ] We completely agree the authors’ comments regarding that our study has major limitations and the study results should be interpreted with caution. We completely agree with the comment regarding the placement electrodes. Electrode #1 is indeed the reference electrode and should be placed in the between the eyebrows. We apologize for the error in the figure 2 in our manuscript. Electrode 1 should be in between the eyebrows and the electrode 2 should be at the temporal location. The aim of our study was to address the common problems with depth of anesthesia monitors in neurosurgical patients especially supratentorial craniotomies and to determine the feasibility of using the new GE entropy sensors in monitoring depth of anesthesia in these patients. Our study was a simple proof of concept observational study to show that it is feasible to monitor depth of anesthesia using a modified electrode placement with the new entropy sensors. These new sensors offer flexibility in terms of placement in modified positions. We did not do quantitative statistical analysis to show reliability and correlation with other depth of anesthesia indices (end-tidal anesthetic concentration or hemodynamic parameters) as this is not the primary objective of this study. Hence, we did not present the hemodynamic data in the manuscript, as this information did not provide any additional information to the manuscript. We did address some of these issues in the manuscript as the limitations of the study. There is a need for prospective study to determine the reliability of these sensors to monitor depth of anesthesia in the modified electrode placements.
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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 | 0,005 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,013 |
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 ».