MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399120530 · doi:10.1097/prs.0000000000011414

New Frontiers in Wide-Awake Surgery

2024· article· en· W4399120530 sur OpenAlexaff
Donald H. Lalonde, M. Gruber, Amir Adham Ahmad, Martin Langer, Sarvnaz Sepehripour

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LEARNING OBJECTIVES: After studying this article, the participant should be able to: 1. Explain the most important benefits of wide-awake surgery to patients. 2. Tumesce large parts of the body with minimal pain local anesthesia injection technique to eliminate the need for sedation for many operations. 3. Apply tourniquet-free surgery to upper and lower limb operations to avoid the sedation required to tolerate tourniquet pain. 4. Move many procedures out of the main operating room to minor procedure rooms with no increase in infection rates to decrease unnecessary cost and solid waste in surgery. SUMMARY: Three disruptive innovations are changing the landscape of surgery: (1) minimally painful injection of large-volume, low-concentration tumescent local anesthesia eliminates the need for sedation for many procedures over the entire body; (2) epinephrine vasoconstriction in tumescent local anesthesia is a good alternative to the tourniquet and proximal nerve blocks in extremity surgery (sedation for tourniquet pain is no longer required for many procedures); and (3) evidence-based sterility and the elimination of sedation enable many larger procedures to move out of the main operating room into minor procedure rooms with no increase in infection rates. This continuing medical education article explores some of the new frontiers in which these changes affect surgery all over the body.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic & Reconstructive SurgeryMême sujetBody Contouring and SurgeryTravaux en français237 207