Brain death rates in severe blunt traumatic brain injury: comparison of decompressive craniectomy to a medically managed cohort
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Decompressive craniectomy (DC) in severe traumatic brain injury (TBI) is controversial. The impact DC on cause of death is unclear in the literature to date. Methods: We performed an institutional retrospective review, from June 2003 to June 2013, of patients with severe blunt TBI undergoing DC whom subsequently died. We compared this group to a retrospectively matched cohort based: age, pre-hospital mRS, Marshall diffuse and TBI grades, Injury Severity Scores, and admission laboratory values. The goal was to determine the cause of death between those receiving DC and those managed medically. Results: Nineteen patients received DC and were compared to 16 retrospectively matched patients. The mean age of the DC and matched cohort were 47.1 and 43.6 years, respectively. The mean admission GCS/Marshall diffuse CT grades were 5.8/3.4 for the DC group, and 4.1/3.1 for the matched medical cohort. Overall, in the DC group 94.7% of the deaths occurred secondary to cardiac arrest after withdrawal of life sustaining treatment (WLST), with only 5.3% progressing to brain death. Alternatively, in the matched cohort 62.5% died of cardiac arrest post WLST, with 37.5% progressing to brain death. Conclusions: Progression to brain death appears to be more common in those severe blunt TBI patients treated medically compared to those undergoing DC.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».