Neurosurgery (Pediatric Neurosurgery)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies in the literature suggest preoperative laboratory investigations and cross-match are performed unnecessarily and rarely lead to changes in clinical management. This study explored whether preoperative laboratory investigations in neurosurgical children alter clinical management and to determine the utilization of cross-matched blood perioperatively in elective pediatric neurosurgical cases. Methods: We reviewed patient charts for elective neurosurgery procedures (2010-2014) at our institution. Variables collected include preoperative complete blood count (CBC), electrolytes, coagulation, group and screen, and cross-match. Instances of altered clinical management as a consequence of preoperative investigation were noted. The number of cross-matched blood transfused perioperatively was also determined. Results: 477 electively scheduled pediatric neurosurgical patients were reviewed. Preoperative CBC was done on 294 and 39.8% had at least one laboratory abnormality. Electrolytes and coagulation panels were abnormal in 23.8% and 24.5% respectively. The preoperative investigations led to a change in clinical management in three patients, two of which were associated with significant past medical history. 57.9% had blood cross-matched and 3.6% of patients received perioperative blood transfusions. The cross-match to transfusion ratio was 16. Conclusion: This study suggests that the results of preoperative laboratory exams have limited value, apart from cases with oncology and complex pre-existing conditions. Additionally, cross-matching might be excessively conducted in elective pediatric neurosurgical cases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
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 ».