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Enregistrement W4384342340 · doi:10.1111/pan.14726

Perioperative management of infant inguinal hernia surgery; a review of the recent literature

2023· review· en· W4384342340 sur OpenAlexaff
Fiona Taverner, Prakash Krishnan, Robert Baird, Britta S. von Ungern‐Sternberg

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilStan Perron Charitable Foundation
Mots-clésMedicineInguinal herniaPerioperativeGeneral surgeryHerniaAirwayInguinal hernia surgeryIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inguinal hernia surgery is one of the most common electively performed surgeries in infants. The common nature of inguinal hernia combined with the high-risk population involving a predominance of preterm infants makes this a particular area of interest for those concerned with their perioperative care. Despite a large volume of literature in the area of infant inguinal hernia surgery, there remains much debate amongst anesthetists, surgeons and neonatologists regarding the optimal perioperative management of these patients. The questions asked by clinicians include; when should the surgery occur, how should the surgery be performed (open or laparoscopic), how should the anesthesia be conducted, including regional versus general anesthesia and airway devices used, and what impact does anesthesia choice have on the developing brain? There is a paucity of evidence in the literature on the concerns, priorities or goals of the parents or caregivers but clearly their opinions do and should matter. In this article we review the current clinical surgical and anesthesia practice and evidence for infants undergoing inguinal hernia surgery to help clinicians answer these questions.

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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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