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Enregistrement W4411026018 · doi:10.7759/cureus.85340

Investigation of Endotracheal Tube Versus Laryngeal Mask Airway Emergence Times for Surgical Patients

2025· article· en· W4411026018 sur OpenAlexaff
Samir Patel, Michelle Pershing, John Dillis, John O. Elliott, Matthias Franzen

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensHeritage College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndotracheal tubeAirwayLaryngeal mask airwayTube (container)SurgeryLaryngeal MasksAnesthesiaIntubation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: During surgical procedures requiring general anesthesia, an airway device is often placed to allow for adequate ventilation of the patient. Most commonly, endotracheal tubes (ETTs) or laryngeal mask airways (LMAs) are placed by the anesthesia provider. The difference between these two methods of ventilation is based on the location; ETTs pass through the glottis into the trachea, whereas the LMA sits above the glottis. This difference in placement may lend benefit to LMAs over ETTs, one of which includes a faster removal of the airway device. That is, after the surgical procedure is completed, there is a period when the anesthetic agent is turned off in preparation for the patient's awakening and subsequent removal of the airway device, also known as emergence. In this study, we aim to elucidate whether a difference in emergence times exists between using an ETT or LMA after general anesthesia. Methods: This retrospective study was conducted at OhioHealth Doctors Hospital, located in Columbus, Ohio, USA. Patients 18 years or older who underwent index surgery under general anesthesia between July 1, 2019 and December 31, 2019 were included. Patients were categorized based on the airway type (ETT or LMA). Clinical data and surgical outcomes were analyzed using descriptive statistics and appropriate statistical tests. Results: A total of 629 patients (282 ETT, 347 LMA) were included. The mean emergence time in the LMA group was found to be significantly shorter compared to that in the ETT group (5.6 vs 7.2 minutes, p<0.001). The LMA also correlated with reduced anesthesia duration, operating room (OR) time, and procedure time, with all p-values <0.001. Regression models identified the airway type and other various independent variables as predictors of emergence time and OR duration. The adjusted R² for emergence time was 5.90%, whereas the adjusted R² for OR duration was 41.26%. Conclusion: LMA use was associated with significantly shorter emergence times and operative times compared to ETTs. These findings suggest potential clinical benefits for patients, as well as workflow advantages with LMA use in appropriate surgical settings. Further prospective research is warranted to evaluate clinical outcomes, as well as cost-effectiveness.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,309
Écart entre enseignants0,282 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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