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Enregistrement W4379508327 · doi:10.1097/aln.0000000000004604

Comparative Effectiveness Research on Spinal versus General Anesthesia for Surgery in Older Adults

2023· review· en· W4379508327 sur OpenAlexaff
Mark D. Neuman, Frederick E. Sieber, Derek Dillane

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal anesthesiaRandomized controlled trialSpinal surgeryArthroplastyMEDLINEComparative effectiveness researchEvidence-based medicineKnee surgeryPhysical therapyClinical trialAnesthesiaSurgeryAlternative medicineOsteoarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparative effectiveness research aims to understand the benefits and harms of different treatments to assist patients and clinicians in making better decisions. Within anesthesia practice, comparing outcomes of spinal versus general anesthesia in older adults represents an important focus of comparative effectiveness research. The authors review methodologic issues involved in studying this topic and summarize available evidence from randomized studies in patients undergoing hip fracture surgery, elective knee and hip arthroplasty, and vascular surgery. Across contexts, randomized trials show that spinal and general anesthesia are likely to be equivalent in terms of safety and acceptability for most patients without contraindications. Choices between spinal and general anesthesia represent "preference-sensitive" care in which decisions should be guided by patients' preferences and values, informed by best available evidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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