A Review of Techniques Used in the Management of Growing Skull Fractures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing skull fractures (GSFs) are rare complications of pediatric head trauma that comprise skull fractures associated with an underlying dural tear and an intact arachnoid membrane. They are often misdiagnosed, and delay in management can lead to progression of the disease along with its neurological sequelae. Multiple clinical reports and qualitative reviews on this entity exist. To our knowledge, this represents the largest clinical review reporting on established techniques in the management of these fractures. METHODS: A literature search was performed on the databases Embase, Medline, Cochrane, and PubMed from their inception until February 2015 using the terms "Growing," "Skull," "Fracture," and their equivalent terms. Studies included were case series with 5 or more patients describing GSFs and their management. RESULTS: Twenty-two articles reporting 440 patients were included in the analysis. The mean age at trauma was 8.8 months, with the mean at presentation of 21.9 months and 57.8% of the patients being males. Most commonly, a combined dura-cranioplasty was done in 61.6% of the patients. A range of autoplastic and alloplastic materials were used in both of these techniques. Improvement from preoperative clinical status in seizures and neurological deficits was noted in 18 (12.7%) and 11 (7.05%) of the patients, respectively, following operative repair and medical management. DISCUSSION: Early recognition is crucial in the management and treatment of GSF. Children at risk for developing GSF should be monitored clinically for up to 3 months following the initial insult. The surgical treatment depends on the size of the fracture and the age of the patient. A summary of the presentation, management, associated outcomes, complications, and recommendations discussed in the literature are reported within.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».