Office-Based Middle Ear Surgery Under Local Anesthesia: A Contemporary Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».