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Enregistrement W4411415354 · doi:10.3390/jcdd12060232

Anesthesia for Minimally Invasive Coronary Artery Bypass Surgery

2025· review· en· W4411415354 sur OpenAlexaff
Miranda Holmes, Alexander N. J. White, Luke Rogers, Piroze Davierwala

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Development and Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiaArteryCoronary artery bypass surgeryCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minimally invasive coronary artery bypass grafting (MI-CABG) has emerged as a transformative approach to coronary revascularization, offering reduced morbidity, faster recovery and improved cosmesis compared to conventional coronary artery bypass grafting (CABG). Performed without full sternotomy and commonly without cardiopulmonary bypass (CPB), MI-CABG encompasses a variety of techniques. These procedures present unique challenges for the anesthesiologist, necessitating a tailored perioperative strategy. This review explores the anesthetic management of MI-CABG, focusing on preoperative assessment, intraoperative techniques, and postoperative care. Preoperative evaluation emphasizes cardiac, respiratory, and vascular considerations, including suitability for one-lung ventilation (OLV) and the impact of comorbidities. Intraoperatively, anesthesiologists must manage hemodynamic instability, ensure effective OLV, and maintain normothermia. Postoperative strategies prioritize multimodal analgesia, early extubation, and rapid mobilization to leverage the benefits of a minimally invasive approach. By integrating surgical and anesthetic perspectives, this review underscores the anesthesiologist's pivotal role in navigating the physiological demands of MI-CABG. As techniques evolve and experience grows, a comprehensive understanding of these principles will enhance the safety and efficacy of MI-CABG, making it a viable option for an expanding patient population.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,245 · 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'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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