Dose de bupivacaína subaracnóidea necessária para cesariana é semelhante em mulheres obesas e com peso normal
Bibliographic record
Abstract
JUSTIFICATIVA E OBJETIVOS: Os efeitos do IMC na dispersão subaracnóidea de bupivacaína são controversos. O presente estudo avaliou a ED95 de bupivacaína subaracnóidea em cesarianas eletivas em mulheres obesas e naquelas com peso normal. MÉTODO: Foram avaliadas gestantes com peso normal (IMC < 25 kg.m-2) e obesas (IMC > 30 kg.m-2) com feto único de termo, submetidas a cesarianas eletivas. Esse foi um estudo encoberto e de alocação sequencial usando o método up-and-down (modificado pela regra de Narayana). Todas as pacientes receberam bloqueio combinado raquiperidural com administração subaracnóidea de doses variáveis de bupivacaína hiperbárica a 0,75% mais 10 µg de fentanil e 100 µg de morfina. A primeira paciente recebeu 9 mg de bupivacaína. A anestesia foi suplementada quando necessário por meio de um cateter peridural. O sucesso da anestesia, definido como bloqueio sensitivo até pelo menos T6 sem necessidade de anestesia suplementar, foi o objetivo primário. A ED95 para resultado satisfatório foi determinada por modelo logístico sem transformação logarítmica das doses. RESULTADOS: Vinte e quatro gestantes com peso normal e dezesseis gestantes obesas participaram deste estudo. A ED95 estimada para todas as pacientes foi de 12,92 mg (IC 95%: 11,49 a 34,77). A ED95 estimada para as gestantes com peso normal e as gestantes obesas foi semelhante, 12,78 mg (IC 95%: 10,75 a + infinito) e 11,86 mg (CI 95%: 11,31 a 15,61), respectivamente. CONCLUSÕES: Se a anestesia subaracnóidea com injeção única for utilizada em cesarianas, pacientes com peso normal e obesas devem receber doses semelhantes de bupivacaína hiperbárica. Apesar de não ter sido possível determinar com precisão a ED95 nesse estudo, é possível afirmar que ela é de pelo menos 11,49 mg.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".