Tele-anestesia: la visita preoperatoria a distanza. Realta futuribile o immaginazione fantascientifica?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUZIONE La valutazione preoperatoria a distanza da parte del medico anestesista può contribuire alla riduzione dei costi sia per il sistema sanitario che per il paziente con anche riduzione dei disagi legati per esempio alle spese di viaggio e all’assenza dal lavoro. Sarebbe molto comodo se la valutazione anestesiologica preoperatoria potesse essere fatta a distanza, includendo anche la valutazione delle vie aeree. Questo studio si propone di valutare la fattibilità di visitare a distanza i pazienti attraverso l'ausilio di un software appositamente studiato e chiamato -pre-op cockpit-. MATERIALI E METODI Dopo aver ottenuto l'approvazione del comitato etico locale, 20 pazienti sottoposti a chirurgia bariatrica sono stati arruolati. Ogni paziente è stato valutato a distanza (MGH – Montreal, Canada) ed in ambulatorio (Cisanello – Pisa, Italia). La valutazione a distanza si avvale di 2 computer, uno per l’anestesista (PC - 1), l'altro per il paziente (PC - 2). Il PC-1 ha il software pre-op cockpit e comunica con il PC - 2 via Skype. Il pre-op cockpit è utilizzato per raccogliere la storia del paziente, utilizzando un questionario predefinito analogo a quello presente nel protocollo di valutazione preoperatoria standard utilizzato presso il dipartimento anestesia locale, e per valutare le vie aeree. Durante la valutazione delle vie aeree, la distanza tiro-mentoniera, l’apertura della bocca e la circonferenza del collo sono state misurate attraverso il pre-op cockpit, che utilizza una moneta di una dimensione conosciuta, come un punto di riferimento. Poiché la dimensione della moneta è nota, il software la utilizza come fattore di conversione per stimare la misura reale. La valutazione del Mallampati è stata registrata utilizzando Evaer Video Call Recorder for Skype. La valutazione ambulatoriale dei parametri sopra descritti è stata eseguita sempre dallo stesso specializzando in anestesia, prima o dopo la valutazione a distanza. I dati sono presentati come media ± DS o come valori. Il relative observed agreement (Pr(a)) e il Cohen’s K tra la valutazione locale e a distanza sono stati calcolati per ogni parametro utilizzando SPSS (IBM, USA). RISULTATI Tre uomini e 17 donne, di età compresa tra 46 ± 12 anni, con un BMI di 44.4 ± 6.8 Kg/m2 sono stati arruolati nello studio. Il tempo impiegato per la valutazione a distanza è stato di 10.84 min ± 1.94, (il tempo per valutazione locale è stato di 12 minuti ± 2). L’accordo tra la valutazione delle vie aeree a distanza e locale è stato da moderato a sostanziale, ma per la valutazione Mallampati è risultato solo moderato. Tra i 10 parametri di anamnesi, allergia ai farmaci, allergie alimentari, il diabete, l'ipertensione, e l’apnea ostruttiva del sonno hanno mostrato un accordo quasi perfetto K = 0,87, 1, 1, 0.9, 0.83 e Pr (a) = 95% , 100%, 100%, 95%, 95% rispettivamente; allergia al lattice, vene varicose e malattie cardiache hanno mostrato un sostanziale accordo con K = 0,77, 0,77, 0,64 e Pr (a) = 95%, 95%, 95%, rispettivamente; gastrite e asma hanno mostrato un accordo moderato con K = 0,49, 0,44 e Pr (a) = 75%, 95% rispettivamente. CONCLUSIONI La valutazione anestesiologica a distanza è fattibile. La valutazione delle vie aeree per quanto riguarda il Mallampati è stata compromessa dalla mancanza di qualità video, inadeguata illuminazione e dall'angolo della webcam. L’anamnesi mostra un buon accordo globale. Ulteriori miglioramenti sono necessari al fine di perfezionare la valutazione a distanza.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».