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Enregistrement W4401925961 · doi:10.1177/17504589241270238

Postoperative lingual nerve injury following airway management: A literature review

2024· review· en· W4401925961 sur OpenAlexaff
Mohamed Aly, Rohan Dadak, Cheng Lin, Kamal Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Perioperative Practice · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochrane LibraryAirwayAirway managementMEDLINENerve injuryObservational studyIntubationPresentation (obstetrics)EtiologyComplicationLingual nerveAnesthesiaSurgeryRandomized controlled trialTongueInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postoperative lingual nerve injury is a rare but serious complication following airway management and can lead to significant discomfort and disability. This literature review explores the aetiology, clinical presentation, management strategies and potential preventive measures for lingual nerve injuries associated with airway management during surgery. A search of PubMed, MEDLINE, EMBASE Science Direct, Cochrane library and Web of Science databases was done since inception to January 2024, including any observational studies and clinical trials describing patients diagnosed with lingual nerve injury following airway instrumentation. Multiple risk factors for lingual nerve injury were identified. Anaesthesia factors include difficulty with intubation and use of laryngeal mask airway. Surgical factors are long duration of operation and surgery of the head and neck. Patient factor includes female sex. Anaesthetists should proactively inform patients about the potential for this nerve injury and control modifiable risk factors to mitigate the risk of injury.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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