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Enregistrement W4403520224 · doi:10.1097/aco.0000000000001441

Best perioperative practices in the management of obstructive sleep apnea patients undergoing ambulatory surgery

2024· review· en· W4403520224 sur OpenAlexaff
Ameya Pappu, Mandeep Singh

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Anaesthesiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmbulatoryObstructive sleep apneaPerioperativeIntensive care medicineSleep apneaSedationAnesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review is timely due to the increasing prevalence of obstructive sleep apnea (OSA) among patients undergoing ambulatory surgery, necessitating updated perioperative management strategies to improve outcomes and reduce complications. RECENT FINDINGS: Recent studies emphasize the importance of risk stratification using tools like STOP-Bang, highlighting the association between high-risk OSA and increased perioperative complications. Intraoperative management strategies, including the preference for regional anesthesia and careful monitoring of neuromuscular blockade, have been shown to mitigate risks. Postoperative protocols, particularly continuous monitoring, are crucial in preventing opioid-induced respiratory depression. SUMMARY: Effective management of OSA in ambulatory surgery requires a multidisciplinary approach, encompassing preoperative screening, tailored intraoperative techniques, and vigilant postoperative monitoring. Implementing guidelines and protocols can significantly enhance patient safety and outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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