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Enregistrement W2552271250 · doi:10.1136/bmjopen-2016-014390

Hemicraniectomy versus medical treatment with large MCA infarct: a review and meta-analysis

2016· review· en· W2552271250 sur OpenAlexaff
Paul Alexander, Diane Heels‐Ansdell, Reed Siemieniuk, Neera Bhatnagar, Yaping Chang, Yutong Fei, Yuqing Zhang, Shelley McLeod, Kameshwar Prasad, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensSchwartz/Reisman Emergency Medicine InstituteUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleMeta-analysisStroke (engine)Cochrane LibraryRandomized controlled trialConfidence intervalBlindingMiddle cerebral arteryRandomizationMEDLINERelative riskQuality of life (healthcare)Internal medicinePediatricsIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Large middle cerebral artery stroke (space-occupying middle-cerebral-artery (MCA) infarction (SO-MCAi)) results in a very high incidence of death and severe disability. Decompressive hemicraniectomy (DHC) for SO-MCAi results in large reductions in mortality; the level of function in the survivors, and implications, remain controversial. To address the controversy, we pooled available randomised controlled trials (RCTs) that examined the impact of DHC on survival and functional ability in patients with large SO-MCAi and cerebral oedema. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE and Cochrane library databases for randomised controlled trials (RCTs) enrolling patients suffering SO-MCAi comparing conservative management to DHC administered within 96 hours after stroke symptom onset. Outcomes were death and disability measured by the modified Rankin Scale (mRS). We used a random effects meta-analytical approach with subgroup analyses (time to treatment and age). We applied GRADE methods to rate quality/confidence/certainty of evidence. RESULTS: 7 RCTs were eligible (n=338 patients). We found DHC reduced death (69-30% in medical vs surgical groups, 39% fewer), and increased the number of patients with mRS of 2-3 (slight to moderate disability: 14-27%, increase of 13%), those with mRS 4 (severe disability: 10-32%, increase of 22%) and those with mRS 5 (very severe disability 7-11%: increase of 4%) (all differences p<0.0001). We judged quality/confidence/certainty of evidence high for death, low for functional outcome mRS 0-3, and moderate for mRS 0-4 (wide CIs and problems in concealment, blinding of outcome assessors and stopping early). CONCLUSIONS: DHC in SO-MCAi results in large reductions in mortality. Most of those who would otherwise have died are left with severe or very severe disability: for example, inability to walk and a requirement for help with bodily needs, though uncertainty about the proportion with very severe, severe and moderate disability remains (low to moderate quality/confidence/certainty evidence).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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.

Tête enseignante Opus0,213
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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