Notice bibliographique
Résumé
Background In up to 2% of all pregnancies, the need for general anesthesia in a nonobstetrical surgery arises. Surgery on a pregnant woman may have significant implications for the fetus, patient, physician and hospital. On review of the plastic surgery literature, the authors were unable to find current guidelines or recommendations for preoperative pregnancy testing in the plastic surgery patient population. Methods Literature regarding maternal and fetal risk during anesthesia and surgery, as well as preoperative pregnancy testing was identified by performing a PubMed, OVID and MEDLINE key word search. The current literature was subsequently reviewed and summarized. Results A report by the American Society of Anesthesiologists Task Force on Preanesthesia Evaluation allows physicians and hospitals to implement their own policies and practices with regard to preoperative pregnancy testing. The overall frequency of an incidentally found positive preoperative pregnancy test ranges from 0.34% to 2.4%. Discussion Various studies have reported increased rates of spontaneous abortions, congenital anomalies, such as neural tube defects, and low and very low birth weight infants born to mothers exposed to anesthesia and surgery during pregnancy. Because the accepted practice is to postpone elective surgery during pregnancy, identifying these patients before surgery is critical. Conclusions Based on the current evidence, the authors' best practice recommendation for preoperative pregnancy testing is provided.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».