Anesthesia for the Pregnant Patient Undergoing Intracranial Procedures
Notice bibliographique
Résumé
This focused review explores the current literature on anesthetic care of pregnant patients requiring intracranial intervention. Neuropathology in pregnancy is rare, and existing evidence for management remains limited by the ethical complexities surrounding maternal and fetal research-related risks; pregnant women are typically excluded from randomized controlled trials. Physiological changes during pregnancy, combined with additional fetal considerations, alter pharmacodynamics and complicate the safety profile of maternal interventions. This review highlights the complex interplay between the physiological changes of pregnancy and common neuropathologies in this patient population. Up-to-date strategies for managing elevated maternal intracranial pressure, appropriate timing of delivery relative to neurosurgical intervention, and key medications in neuro-interventional and obstetrical care are described. The appropriateness of imaging, current evidence in stroke management, and consideration for neuraxial anesthesia and awake surgery in pregnant patients are also addressed. Emphasis is placed on the importance of multidisciplinary collaboration to ensure safe, patient-centered care tailored to neuropathology, gestational age, and clinical status. Despite recent advances, significant gaps in evidence persist. Further research from large retrospective or observational data sets is recommended to improve evidence-based approaches for managing this complex and uncommon patient population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».