Management of Penetrating Cerebrovascular Injuries in Pediatric Trauma: A Retrospective Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blunt cerebrovascular injury is uncommon in the pediatric population; penetrating cerebrovascular injuries are even rarer and are thus poorly understood. OBJECTIVE: To describe the diagnosis and management of penetrating cerebrovascular injuries and describe outcomes of available treatment modalities. METHODS: Clinical and radiographic data were collected retrospectively from a multicenter trauma registry for children screened for cerebrovascular injury during 2003 to 2013 at 4 academic pediatric trauma centers. RESULTS: Among 645 pediatric patients evaluated with computed tomography angiography with blunt cerebrovascular injury, 130 also had a penetrating trauma indication. Seven penetrating cerebrovascular injuries were diagnosed in 7 male patients (mean age 12.4 years, range 12-18 years). Focal neurological deficit and concomitant intracranial injury were each seen in 2 patients. There were 2 intracranial carotid artery injuries, 4 extracranial carotid artery injuries, and 1 vertebral artery injury. The majority of injuries were higher than grade I (5/7; 71%): 2 were grade I, 1 grade II, 2 grade III, and 2 grade IV. The 2 patients with grade III injuries required open surgery, and 1 patient with a grade IV injury underwent endovascular treatment. Two patients suffered immediate stroke secondary to the penetrating cerebrovascular injury. There were no delayed neurological deficits from the penetrating injuries, and no patients died as a result of the injuries. CONCLUSION: This is the largest series of penetrating cerebrovascular trauma in the pediatric literature. Although rare, penetrating cerebrovascular injuries can be high-grade injuries that require urgent recognition and may require aggressive endovascular and/or open surgery for treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».