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Enregistrement W4416711465 · doi:10.1097/gox.0000000000007256

Intraoperative Management of Liquids in Liposuction Based on the Variability of the Inferior Vena Cava

2025· article· en· W4416711465 sur OpenAlexaff
Giovanni Mera-Cruz, Natalia Murillo-Romero, Hernando Carrascal-Carrasquilla, Octavio de Jesus Carrascal-Navarro, Carlos Lacouture-Armenta, Silvia Daniela Pabón-Rojas, Lauren Escandón-Salazar, Isabella Mera-Herrera, Juan José Mera-Herrera

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiposuctionInferior vena cavaUltrasoundVena cavaComplication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Liposculpture is one of the most common surgical procedures performed, and its success depends on several variables. The most crucial factor is fluid management, which determines faster recovery, shorter hospitalizations, optimized hemodynamic parameters, and adequate urinary output. There is a common misconception regarding the established protocol in clinical practice, resulting in a tendency for patients to become hypovolemic during the recovery period. Methods: A prospective and longitudinal observational study was conducted. We created a database to register different variables from patients who underwent liposuction between August 2022 and December 2024, including 96 patients aged 19-63 years after determining the established inclusion and exclusion criteria. We executed measurements of the IVC as a marker for the hemodynamic status. Results: Echographic diameter of the IVC and its collapsibility and distensibility index are highly sensitive markers to evaluate the response to nonrestrictive fluid management. We found an absence of hypovolemia or hypervolemia, controlled intravascular volume redistribution, and low hemodynamic variability. Conclusions: This study suggested the use of nonrestrictive fluid management and the use of standardized guidelines with ultrasound measurement of the IVC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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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