Clinical course of untreated cerebral cavernous malformations: individual patient data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The clinical course of untreated cerebral cavernous malformations (CCM) remains uncertain, partly due to small sample sizes and the infrequency of outcome events in previous studies. The dilemma about whether, when and how to treat patients would be informed by a more precise estimation of clinical course, identification of prognostic factors and derivation of prognostic models. From a systematic review, we identified three prospective or retrospective hospital-based cohorts (Mayo Clinic, Rochester, MN; Toronto Western Hospital, Toronto; and Hôpital Lariboisière, Paris) and one prospective population-based cohort (Scotland) that could provide detailed data regarding clinical outcome between diagnosis and CCM treatment or last follow-up in adults with CCM. We will describe baseline characteristics and use survival analysis to calculate the risks of outcomes at specific times and identify their predictors using adjusted hazard ratios. We will pool the estimates from each study in meta-analyses using random-effects models, and quantify and investigate any heterogeneity between studies. In three cohorts providing data to date ( n = 745), between 29% and 46% of patients presented incidentally, 20-29% with seizure, 13-34% with haemorrhage, and 11-17% with focal neurological deficit. In follow-up these cohorts identified 105 symptomatic events, including 46 haemorrhages.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».