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Enregistrement W106018480 · doi:10.1017/s0317167100052872

Deep Cerebral Venous Thrombosis: An Illustrative Case with Reversible Diencephalic Dysfunction

2001· article· en· W106018480 sur OpenAlexafffundvenue
David J. Gladstone, Frank L. Silver, Robert A. Willinsky, Felix Tyndel, Richard Wennberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Venous Sinus Thrombosis
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity Health NetworkRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of CanadaAstraZeneca
Mots-clésMedicineVenous thrombosisNeuroimagingThrombosisStroke (engine)RadiologyCerebral edemaCerebral infarctionMagnetic resonance imagingInfarctionCerebral veinsSurgeryCardiologyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Isolated thrombosis of the deep cerebral veins is rare and its diagnosis can be difficult. Mortality is often high and little is known about the long-term prognosis. CASE REPORT: We report a 24-year-old woman with akinetic mutism and extensive bilateral thalamic lesions. CT and MRI allowed early diagnosis by demonstrating thrombosis within the internal cerebral veins, without the need for angiography. Heparin treatment was used safely despite the presence of thalamic and intraventricular hemorrhage. After five weeks, the patient recovered rapidly and remains well at 18 months. Serial MRI showed dramatic resolution of the imaging abnormalities. CONCLUSIONS: The clinical features and characteristic neuroimaging appearance of deep cerebral venous thrombosis should be recognized by physicians caring for stroke patients. Deep cerebral venous thrombosis can produce extensive venous congestion and vasogenic edema without early infarction. Excellent clinical recovery is possible even after severe and prolonged neurological deficits.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations19
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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