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Enregistrement W4408978824 · doi:10.1097/aco.0000000000001487

Neuraxial initiation techniques for labor analgesia: Comparative insights on standard epidural, combined spinal-epidural and dural puncture epidural analgesia

2025· review· en· W4408978824 sur OpenAlexaff
Anthony Chau, Lawrence C. Tsen

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Anaesthesiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCombined spinal epiduralIntrathecalAnesthesiaAnalgesicNeuraxial blockadeGold standard (test)SurgerySpinal anesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: In recent years, initiation techniques for neuraxial labor analgesia have focused on enhancing analgesic quality while minimizing complications. This review aims to summarize recent evidence on the standard epidural (EPL), combined spinal-epidural (CSE), and dural puncture epidural (DPE) techniques, emphasizing their benefits, risks, and relevance in contemporary obstetric anesthesia care. RECENT FINDINGS: The DPE technique offers unique values, combining the advantages from CSE and EPL techniques. DPE and CSE, compared with EPL, techniques involve a dural puncture with a spinal needle, and the resulting epidural-intrathecal conduit enables translocation of analgesic agents, providing faster onset, earlier sacral coverage, better catheter function, and more rapid epidural extension to surgical anesthesia. Moreover, by limiting the intrathecal dose administered with the CSE technique, the DPE technique lowers the risks of fetal bradycardia and pruritus. SUMMARY: EPL and CSE techniques are widely used for neuraxial labor analgesia. The DPE technique offers a novel alternative, delivering high-quality analgesia with minimal complications. While the benefits of the DPE technique are increasingly being recognized, additional comparative research will better support anesthesiologists in selecting the most appropriate technique across diverse clinical scenarios.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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