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Enregistrement W4411852825 · doi:10.1038/s41598-025-03705-1

Development and validation of the airway surgery enclosure for high-risk aerosol-generating airway procedures: a bench and clinical study

2025· article· en· W4411852825 sur OpenAlexaff
Neil K. Chadha, Jason Powell, Mark Felton, Alberto Baldelli, Michael W. Rooney, Fraser G. L. Parlane, Robert Purdy

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirwayAerosolizationMedicineBronchoscopyRespiratorSurgeryAnesthesiaInhalation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Procedures on the upper airway in patients with respiratory viruses are considered to carry the greatest risk of infection spread to operating room personnel through aerosolization. Appropriate personal protective equipment must be worn, but availability varies worldwide and resources may be limited. We describe the development, validation, and safe implementation of a reusable enclosure with an inexpensive, acrylic design, for use in high-risk airway procedures. Examples of common yet high-risk, aerosol-generating procedures performed with the Airway Surgery Enclosure (ASE) include laryngo-bronchoscopy, suspension laryngoscopy for removal of airway lesions, and rigid bronchoscopy including airway foreign body removal. The ASE demonstrated an 87-94% reduction in aerosolized particle concentration compared to ambient room levels. Bench testing validated the containment capability through laser-based particle imaging and air sampling, while clinical evaluations confirmed ergonomic feasibility and usability. While the ASE provides significant reductions in aerosol exposure, implementation challenges include integration with existing operating room workflows, material durability over repeated sterilization cycles, and cost considerations for widespread adoption. Further studies are needed to assess long-term clinical effectiveness and user adaptability.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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Résumé présentoui

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