Predicting Recurrence after Chronic Subdural Haematoma Drainage
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle