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Enregistrement W4402132051 · doi:10.4274/dir.2024.232100

Quadratus lumborum block for procedural and postprocedural analgesia in renal cell carcinoma percutaneous cryoablation

2024· article· en· W4402132051 sur OpenAlexaff
Saman Fouladirad, Jasper Yoo, Behrang Homayoon, Wang Jun, Pedro Lourenço

Notice bibliographique

RevueDiagnostic and Interventional Radiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSurrey Memorial HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneousCryoablationRenal cell carcinomaCryosurgeryUrologySurgeryRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assesses the efficacy of the quadratus lumborum block (QLB) in the management of procedural and periprocedural pain associated with small renal mass cryoablation. To the best of our knowledge, this is the first study that examines the use of QLB for pain management during percutaneous cryoablation of renal cell carcinoma (RCC). A single-center retrospective review was conducted for patients who underwent cryoablation for RCC with QLB between October 2020 and October 2021. The primary study endpoint included a total dose of procedural conscious sedation and administered, postprocedural analgesia. Technical success in cryoablation was achieved in every case. No patients required additional analgesic during or after the procedure, and no complications resulted from the use of the QLB. The QLB procedure appears to be an effective locoregional block for the management of procedural and periprocedural pain associated with renal mass cryoablation.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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