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Enregistrement W4307891228 · doi:10.1055/s-0042-1756907

Lachgas im Kreißsaal: Erfahrungen aus einem großen Nordamerikanischen Zentrum Laughing gas in labour & delivery: experience from a big North American center

2022· article· de· W4307891228 sur OpenAlexaff
C Kouskouti, Simonne Holubeshen, Leonor Separi, Alison Macarthur, Sebastian R. Hobson

Notice bibliographique

RevueGeburtshilfe und Frauenheilkunde · 2022
Typearticle
Languede
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEconomic and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Nitrous oxide (NO), an inhaled anesthetic gas commonly known as laughing gas, is an inexpensive and effective form of pain relief in labour. Benefits include its rapid onset of action and quick elimination through the maternal respiratory system, lack of effect on uterine contractility and possible use in all stages of labour. However, there are many misconceptions regarding its use, e.g. that it can prolong labour and is unsafe for patients. Therefore, NO is infrequently offered or used for labour analgesia. The goal of our study was to audit the current use of NO in the Labour & Delivery Unit (L&D) at Mount Sinai Hospital in Toronto, Canada (MSH). Methods We conducted a retrospective audit for parturients admitted to L&D at MSH for induction of or in active labour between 01.07.2019 and 31.12.2019 and determined incidence of analgesics used, in general and depending on mode of delivery. We also created and distributed a survey in April 2022, in order to investigate the perceptions of labour care providers. Results The results from the audit showed that from 696 patients admitted to MSH, 2% used NO, 84% neuraxial, 6% different and 8% no analgesia. 144 labour care providers answered the survey. 11.3 % strongly agreed, 54.8 % agreed, 18.6 % neither agreed nor disagreed and 15.3 % disagreed that NO is an effective form of analgesia in labour. Conclusion Neuraxial analgesia is used more commonly than NO in labour, which necessitates increased education regarding the appropriate use of NO in L&D. Publication History Article published online: 11 October 2022 © 2022. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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