Short-term mortality following surgical procedures for the diagnosis of pediatric brain tumors: outcome analysis in 5533 children from SEER, 2004–2011
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT Thirty-day mortality is increasingly a reference metric regarding surgical outcomes. Recent data estimate a 30-day mortality rate of 1.4-2.7% after craniotomy for tumors in children. No detailed analysis of short-term mortality following a diagnostic neurosurgical procedure (e.g., resection or tissue biopsy) for tumor in the US pediatric population has been conducted. METHODS The Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) data sets identified patients ≤ 21 years who underwent a diagnostic neurosurgical procedure for primary intracranial tumor from 2004 to 2011. One- and two-month mortality was estimated. Standard statistical methods estimated associations between independent variables and mortality. RESULTS A total of 5533 patients met criteria for inclusion. Death occurred within the calendar month of surgery in 64 patients (1.16%) and by the conclusion of the calendar month following surgery in 95 patients (1.72%). Within the first calendar month, patients < 1 year of age (n = 318) had a risk of death of 5.66%, while those from 1 to 21 years (n = 5215) had a risk of 0.88% (p < 0.0001). By the end of the calendar month following surgery, patients < 1 year (n = 318) had a risk of death of 7.23%, while those from 1 to 21 years (n = 5215) had a risk of 1.38% (p < 0.0001). Children < 1 year at diagnosis were more likely to harbor a high-grade lesion than older children (OR 1.9, 95% CI 1.5-2.4). CONCLUSIONS In the SEER data sets, the risk of death within 30 days of a diagnostic neurosurgical procedure for a primary pediatric brain tumor is between 1.16% and 1.72%, consistent with contemporary data from European populations. The risk of mortality in infants is considerably higher, between 5.66% and 7.23%, and they harbor more aggressive lesions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».