Titanium cranioplasty and the prediction of complications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Titanium cranioplasty (TC), the operative repair of a skull defect with an ergonomically manufactured plate to restore cosmesis, cranial function and reduce complications is a common neurosurgical procedure. It is technically simple but has high complication rates. This study aimed to determine the incidence and predictors of complications following TC. DESIGN: Retrospective review. SUBJECTS: All patients undergoing TC over a 42-month period in our institution. METHODS: Data was collected from the hospital database and case-notes. 3D CT reconstructions accurately measured defect size and location. Statistical analysis included correlation, independent variable analysis and descriptive methods. RESULTS: A total of 95 TCs were analysed in 92 patients (3 cases of bifrontal cranioplasty). The commonest indications for TC were bony defect following removal of infected bone flap (n = 20), acute subdural haematoma (n = 18) and post-malignant infarction (n = 11). The commonest site was frontotemporoparietal (n = 61) and the overall complication rate was 30.4%. The commonest complication was infection and the overall removal rate was 8.4%. The mean cranioplasty area was 73.26 cm(2) (range 12.78-178.26 cm(2)). There was a significant relationship between area and length of post-operative hospital stay (p = 0.008, Pearson Rank). There was no significant relationship between area and complications, removal rates or infections. There was no relationship between age and total complications, post-operative hospital stay and infections. There was a non-significant trend for older patients to have their cranioplasty removed. CONCLUSIONS: TC size is predictive of postoperative length of stay. However, the TC size is not predictive of complications or removal rate. Also, there was no association between interval since primary operation and complications. There was a non-significant trend for greater rates of TC removal in the elderly. There were no predictors of complications identified but they are common and patients should be consented accordingly.
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 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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».