Natural history of cerebral vein thrombosis: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Cerebral vein thrombosis (CVT) has been considered, until a few years ago, an uncommon disease with significant long-term morbidity and high mortality rate. New noninvasive diagnostic techniques have increased the frequency with which this disease is diagnosed; despite this, there continues to be little data on its natural history. The objectives of this study were to evaluate the mortality rate, the rate of disability at long-term follow-up, and the incidence of recurrence after a first episode of CVT; to determine clinical and radiologic predictors of death and dependence; and to identify possible risk factors for recurrence. ( DATA SOURCE: MEDLINE and EMBASE databases, reference lists of selected articles and authors' libraries.) Nineteen studies were identified. Mortality rate during peri-hospitalization period is 5.6% (range, 0%-15.2%) and 9.4% (range, 0%-39%) at the end of follow-up period. Eighty-eight percent of surviving patients recover completely or have only a mild functional or cognitive deficit. Two thirds of patients with CVT recanalized within the first few months after presentation, and 2.8% (range, 0%-11.7%) had objectively confirmed recurrence. We conclude that patients with CVT have a low risk of death and that most patients have a good long-term prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».