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Enregistrement W6889879107 · doi:10.30485/ijsrdms.2025.522324.1660

Airway Assessment in Patients Undergoing Surgery and General Anaesthesia and its Application in Prediction of Difficult Airway

2025· article· en· W6889879107 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensPan Am Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirwayGeneral anaesthesiaGrading (engineering)Laryngeal mask airwayAirway management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aim: Anaesthesiologists face challenges in airway management, but pre-anesthetic airway assessment helps identify potential complications and prepare alternative plans for children with challenging airways. The primary goal of airway assessment during pre-anesthetic evaluation is to identify difficult airways and prepare alternative treatments for mask ventilation, direct laryngoscopy, and endotracheal intubation. Material and methods: Patients aged 8-14 years, of either sex, with an American Society of Anesthesiologists (ASA) grade I or II, were included. Four parameters, namely the modified Mallampati test, neck circumference, measurement of thyromental distance, and the Ratio of height to thyromental distance, were assessed pre-operatively using the same flexible measuring tape to avoid instrumental bias. These parameters were then correlated with Cormack and Lehane's grading system for assessing a difficult airway. Results: All four parameters, namely modified Mallampati test, thyromental distance, Ratio of height to thyromental distance, and neck circumference, were found to be statistically significant in predicting difficult airway in children of the age group 8-14 years. Out of the four parameters assessed, the Ratio of Height to Thyromental Distance (RHTMD) had the highest sensitivity of 98.41%, followed by Mallampati grading (MPG) with a sensitivity of 96.83%, suggesting that they are highly sensitive predictors of difficult airways in children. Conclusions: To predict airway status in children, the modified Mallampati test is the most useful parameter, which can be used as a bedside screening test in the 8-14 year age group, as it has high sensitivity and the highest diagnostic accuracy.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,382 · 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'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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