Predicting postresection hydrocephalus in pediatric patients with posterior fossa tumors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Approximately 30% of children with posterior fossa tumors exhibit hydrocephalus after tumor resection. Recent literature has suggested that prophylactic endoscopic third ventriculostomy diminishes the risk of this event. Because the majority of patients will not have postoperative hydrocephalus, a preoperative clinical prediction rule that identifies patients at high or low risk for postresection hydrocephalus would be helpful to optimize the care of these children. METHODS: The authors evaluated a derivation cohort of 343 consecutive children with posterior fossa tumors who underwent treatment between 1989 and 2003. Multivariate methods were used on these data to generate the Canadian Preoperative Prediction Rule for Hydrocephalus. The rule's estimated risk of postresection hydrocephalus was compared with risk observed in 111 independent patients in the validation cohort. RESULTS: Variables identified as significant in predicting postresection hydrocephalus were age < 2 years (score of 3), papilledema (score of 1), moderate to severe hydrocephalus (score of 2), cerebral metastases (score of 3), and specific estimated tumor pathologies (score of 1). Patients with scores > or = 5 were deemed as high risk. Predicted probabilities for the high- and low-risk groups were 0.73 and 0.25, respectively, from the derivation cohort, and 0.59 and 0.14 after prevalence adjustment compared with the observed values of 0.42 and 0.17 in the validation cohort. CONCLUSIONS: A patient's score on the Preoperative Prediction Rule for Hydrocephalus will allow improved patient counseling and surgical planning by identifying patients at high risk of developing postresection hydrocephalus. These patients might selectively be exposed to the risks of preresection CSF diversion to improve outcome.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle