The role of peritoneal lavage in benign gynecologic laparoscopic surgery.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Laparoscopic surgery offers many advantages compared to invasive surgery but one of the main problems is postoperative pain, partially resulting from the peritoneal inflammatory process mediated by inflammatory cytokines. The rationale of this study is that intraperitoneal washing could remove inflammatory mediators that are the cause of postoperative pain and could help in the removal of CO2 from the abdominal cavity. This article aims to analyze the effects of peritoneal lavage in the reduction of postoperative shoulder pain. PATIENTS AND METHODS: 277 patients enrolled to undergo laparoscopic gynecologic surgery were included in the study. Women are randomized into two groups, according to the use or non-use of peritoneal lavage with saline solution at the end of laparoscopic gynecological major procedures. RESULTS: Data show that the peritoneal lavage can significantly reduce postoperative pain in the first 36 hours after surgery, as well as patients' requests for analgesics: during the first 3 postoperative days, requests for paracetamol were lower in the YW (Yes Washing) group than the NW (No Washing) group (77 vs. 101; p<0.05); similar results are obtained considering ketorolac administration (62 vs. 71; p<0.05). CONCLUSIONS: Peritoneal lavage after gynecological laparoscopic procedures may be effective in the reduction of postoperative pain and use of analgesics.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».