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Enregistrement W4366772143 · doi:10.23736/s0394-9508.22.05419-5

General anesthesia versus regional anesthesia for the management of appendicitis in a county hospital in Northern Guatemala

2023· article· en· W4366772143 sur OpenAlexaff
Sergio Huerta, Nguyen TRAN, Maria Ruiz, A. Ochoa-Hernandez, Cesar ORTIZ-VARGAS, Tri PHUNG

Notice bibliographique

RevueChirurgia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAppendicitis Diagnosis and Management
Établissements canadiensSt. Peter's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlvarado scoreMale genderYoung adultLocal anesthesiaAppendicitisAnorexiaPresentation (obstetrics)AnesthesiaGeneral surgerySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Both laparoscopic and open appendectomies are performed in low- and middle-income countries (LMIC). At a county hospital in Northern Guatemala, patients with appendicitis undergo an open appendectomy typically under regional anesthesia (RA); however, some patients require general anesthesia (GA). Characteristics of patients requiring GA were analyzed.METHODS: Data on 256 appendectomies performed at the Regional Hospital of San Benito Petén in Northern Guatemala were collected and dichotomized by anesthesia type GA (N.=46 [18%]) vs. RA (N.=210 [82%]). The characteristics between these two cohorts were analyzed.RESULTS: Most patients were young adults (age 23.3±14.7 years old, 56% male, 42.2% pediatric). Gross pathology demonstrated perforated, suppurative, and gangrenous appendicitis in 54% of patients. Male gender (70.0% vs. 30.0%), age less than 18 (23.1% vs. 11.6%), tachycardia on presentation, anorexia, and the Modified Alvarado Score (MASS) were significantly associated with GA. Male gender (OR [95% CI], 2.42 [1.08 to 5.42]), age less than 18 (4.21 [1.88 to 9.42]), and MASS (1.49 [1.13 to 1.96]) were independent predictors of patients necessitating GA.CONCLUSIONS: Male, young patients <18.0 years old, and those with a modified Alvarado score >6 should be considered for GA as they are likely to fail RA.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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