P.027 Comparative effectiveness of flexible vs. rigid neuroendoscopy for ETV/CPC: a propensity score matched cohort and survival analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: ETV/CPC has become an increasingly common technique for the treatment of infant hydrocephalus. Both flexible and rigid neuroendoscopy can be used, with little empirical evidence directly comparing the two. We, therefore, used a propensity-matched cohort and survival analysis to assess the comparative efficacy of flexible and rigid neuroendoscopy. Methods: Individual data were collected through retrospective review of infants < 2 years of age, treated at one of 2 hospitals: 1) Boston Children’s Hospital, exclusively utilizing flexible neuroendoscopy, and 2) Nicklaus Children’s Hospital, exclusively utilizing rigid neuroendoscopy. Patient characteristics and post-operative outcome were assessed. A propensity score (PS) model was developed to balance patient characteristics in the case mix. Results: A PS model was developed with 5 independent variables: chronological age, sex, hydrocephalus etiology, prior CSF diversion, and prepontine scarring. PS analysis revealed that compared to flexible neuroendoscopy, rigid neuroendoscopy had an ETV/CPC failure OR of 1.43 and 1.31 respectively, compared to unadjusted OR of 2.40. Furthermore, in a Cox regression analysis controlled by propensity score, rigid neuroendoscopy had a HR of 1.10, compared to unadjusted HR of 1.61. Conclusions: Much of the difference in ETV/CPC outcome between endoscopy types is attributed to the case mix. An observational study or randomized controlled trial is required to provide evidence-based guidelines.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».