MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389075216 · doi:10.1097/01.aoa.0000990492.63024.29

Anesthetic Management of Patients With Class 3 Obesity Undergoing Elective Cesarean Delivery: A Single-Center Historical Cohort Study

2023· article· en· W4389075216 sur OpenAlexaffabout
Oscar F. C. van den Bosch, Marie-Eve Fiset, Kristi Downey, Cynthia Maxwell, J.C.A. Carvalho

Notice bibliographique

RevueObstetric Anesthesia Digest · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCesarean deliveryBody mass indexObesityCohortAnesthesiaObstetricsPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

( Can J Anesth/J Can Anesth. 2023; 70:202–210) Rising obesity rates have reached a high of one third or one fourth of adults in the United States and Canada, respectively. This leads to many individuals with this condition requiring medical care including anesthesia for labor and delivery. Obesity is known to be associated with complications in the administration and effectiveness of anesthesia as well as after cesarean delivery. Prior research has not focused on the nuances of specific categories of body mass index (BMI) and their association with outcomes, specifically for anesthesia during cesarean delivery. This study aimed to describe different techniques and outcomes for anesthesia in elective cesarean delivery in patients with class 3 obesity (BMI ≥40), specifically in groups with BMI 40.0 to 49.9, 50.0 to 59.9, and >60.0.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueObstetric Anesthesia DigestMême sujetCardiac, Anesthesia and Surgical OutcomesTravaux en français237 207