Neonatal Cerebral Sinovenous Thrombosis: Sifting the Evidence for a Diagnostic Plan and Treatment Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Although cerebral sinovenous thrombosis (CSVT) is an uncommon disorder in neonates, the incumbent morbidity, mortality, and adverse neurodevelopmental sequelae highlight the importance of establishing an early diagnosis with an appropriate therapeutic plan. The clinical signs and symptoms of the condition are subtle and invariably masquerade under the umbrella of a broad spectrum of neonatal illnesses. A high index of diagnostic suspicion is essential for investigating and initiating treatment in a timely fashion before major complications ensue. Recent advances in accessible radiographic techniques with reduced radiation exposure have facilitated rapid diagnosis of thrombosis in both the superficial and deep plexuses of the cerebral venous systems. The absence of large-scale randomized trials and solid prospective smaller-sample-sized studies of neonates with CSVT has compromised our ability to develop efficacious treatment decisions. In this review of the scientific literature we offer understanding of the complex etiology of CSVT and inherent problems involved in the diagnosis and treatment of the disorder and focus on the limitations in current follow-up. An approach to neonatal CSVT is proposed on the basis of the available evidence from guidelines, registries, prospective and retrospective infant studies, and case series.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».