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Enregistrement W4412778941 · doi:10.14740/jocmr6279

Office-Based Middle Ear Surgery Under Local Anesthesia: A Contemporary Review

2025· review· en· W4412778941 sur OpenAlexvenueno aff
Naif Bawazeer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMiddle earLocal anesthesiaSurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Middle ear surgery is a daily routine procedure in otolaryngology. Pain control, along with a bloodless and non-moving operative field during the surgery, is crucial for achieving better surgical outcomes and can be achieved easily under general anesthesia (GA). Nevertheless, local anesthesia (LA), especially if done as office-based surgery, is an ideal alternative to GA in certain scenarios. Despite the well-established nature of LA for middle ear surgery, only a small percentage of otolaryngologists choose to use it, and few publications in the literature address this topic. This article reviews the literature for the feasibility of performing middle ear surgeries in an office base setting. A scoping review of the literature was conducted on middle ear surgery under LA in an office-based setting, focusing on feasibility, advantages, surgical techniques, limitations, and outcomes, to provide a concise guide for its implementation. LA will avoid the rare but serious complications of GA, and there are cost savings of approximately 50% in LA, which is crucial for the sustainability of healthcare systems. It is an ideal alternative to GA in certain scenarios, including decreased access to operative rooms, staff shortage or contraindications for GA. Also, surgeons can appreciate hearing improvement and the need for prosthesis adjustment with instant feedback during the surgery or prevent significant complications such as a dead ear under LA. Office-based surgery for middle ear under LA is feasible and the present work offers a brief guide for beginners with some tips and tricks to ensure optimal patient care and outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,663
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,069 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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