Primary failure of thoracic epidural analgesia: revisited
Notice bibliographique
Résumé
Primary failure of thoracic epidural analgesia (TEA) remains an important clinical problem, whose incidence can exceed 20% in teaching centers. Since loss-of-resistance (LOR) constitutes the most popular method to identify the thoracic epidural space, the etiology of primary TEA failure can often be attributed to LOR's low specificity. Interspinous ligamentous cysts, non-fused ligamenta flava, paravertebral muscles, intermuscular planes, and thoracic paravertebral spaces can all result in non-epidural LORs. Fluoroscopy, epidural waveform analysis, electrical stimulation, and ultrasonography have been proposed as confirmatory modalities for LOR.The current evidence derived from randomized trials suggests that fluoroscopy, epidural waveform analysis, and possibly electrical stimulation, could decrease the primary TEA failure to 2%. In contrast, preprocedural ultrasound scanning provides no incremental benefit when compared with conventional LOR. In the hands of experienced operators, real-time ultrasound guidance of the epidural needle has been demonstrated to provide comparable efficacy and efficiency to fluoroscopy.Further research is required to determine the most cost-effective confirmatory modality as well as the best adjuncts for novice operators and for patients with challenging anatomy. Moreover, future trials should elucidate if fluoroscopy and electrical stimulation could potentially decrease the secondary failure rate of TEA, and if a combination of confirmatory modalities could outperform individual ones.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».