Predicting Recurrence after Chronic Subdural Haematoma Drainage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recurrence of chronic subdural haematomas (CSDHs) after surgical drainage is a significant problem with rates up to 20%. This study focuses on determining factors predictive of haematoma recurrence and presents a scoring system stratifying recurrence risk for individual patients. METHODS: Between the years 2005 and 2009, 331 consecutive patients with CSDHs treated with surgery were included in this study. Univariate and multivariate analyses were performed searching for risk factors of increased post-operative haematoma volume and haematoma recurrence requiring repeat drainage. RESULTS: We found a 12% reoperation rate. CSDH septation (seen on computed tomogram scan) was found to be an independent risk factor for recurrence requiring reoperation (p=0.04). Larger post-operative subdural haematoma volume was also significantly associated with requiring a second drainage procedure (p<0.001). Independent risk factors of larger post-operative haematoma volume included septations within a CSDH (p<0.01), increased pre-operative haematoma volume (p<0.01), and a greater amount of parenchymal atrophy (p=0.04). A simple scoring system for quantifying recurrence risk was created and validated based on patient age (< or ≥ 80 years), haematoma volume (< or ≥ 160 cc), and presence of septations within the subdural collection (yes or no). CONCLUSION: Septations within CSDHs are associated with larger post-operative residual haematoma collections requiring repeat drainage. When septations are clearly visible within a CSDH, craniotomy might be more suitable as a primary procedure as it allows greater access to a septated subdural collection. Our proposed scoring system combining haematoma volume, age, and presence of septations might be useful in identifying patients at higher risk for recurrence.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».