Airway Management in Pan Facial Fracture: An Outcome Analysis of Elective Tracheostomy and Submental Endotracheal Intubation
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims. Pan facial fractures are complex and often requiring complex airway management. Elective tracheostomy (ET) and submental endotracheal intubation (SEI) are the two major techniques for airway management. The aim of this article is to compare the management outcome between these techniques. Methods. This study was done in a tertiary care hospital from Jan 2019 to Dec 2019. Data were retrieved for all patients from hospital admission-discharge reports, operation room records, follow-up notes, and clinical photograph records which was recorded prospectively after ethical clearance. Total 38 patients were included in the study after the exclusion criteria into two groups: submental endotracheal intubation (SEI) and elective tracheostomy (ET). Demographic data, intraoperative time (IOT), length of hospital stay (LOHS), postoperative pain score at three and seven days, and Vancouver Scar Score (VSS) at 4 and 12 weeks was compared between the two groups. Results. SEI consisted of 23 patients (60%) while ET had 15 (40%) patients. The mean age was 32.77±8.24 years in the SEI and 29.36±7.32 years in the ET. The IOT in SEI was 15.36±1.53 min and 24.60±1.40 min in the ET which was statistically significant (p = 0.00001). The LOHS was 11±3.87 days in SEI and 25.2±3.88 days in ET (p = 0.0001). The mean VSS at 4 and 12 weeks for SEI were moderate and mild respectively and for the ET was moderate and mild respectively. Both were statistically significant with a p = 0.003 and p = 0.006. Conclusion. Submental intubation is a safe airway management technique in pan facial fracture. It provides the surgeon with an excellent operative field for achieving the proper dental occlusion. Both short- and long-term outcomes are better compared to the alternative airway method of elective tracheostomy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».