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Enregistrement W2792191774 · doi:10.3171/2017.9.jns171806

Effect of choice of treatment modality on the incidence of shunt-dependent hydrocephalus after aneurysmal subarachnoid hemorrhage

2018· article· en· W2792191774 sur OpenAlexaff
Masaomi Koyanagi, Hitoshi Fukuda, Masaaki Saiki, Yoshihito Tsuji, Benjamin Lo, Toshinari Kawasaki, Yoshihiko Ioroi, Ryu Fukumitsu, Ryota Ishibashi, Masashi Oda, Osamu Narumi, Masaki Chin, Sen Yamagata, Susumu Miyamoto

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePropensity score matchingClipping (morphology)Subarachnoid hemorrhageModified Rankin ScaleHydrocephalusSurgeryInternal medicineIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Shunt-dependent hydrocephalus (SDHC) may arise after aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) as CSF resorptive mechanisms are disrupted. Using propensity score analysis, the authors aimed to investigate which treatment modality, surgical clipping or endovascular treatment, is superior in reducing rates of SDHC after aSAH. METHODS: The authors' multicenter SAH database, comprising 3 stroke centers affiliated with Kyoto University, Japan, was used to identify patients treated between January 2009 and July 2016. Univariate and multivariate analyses were performed to characterize risk factors for SDHC after aSAH. A propensity score model was generated for both treatment groups, incorporating relevant patient covariates to detect any superiority for prevention of SDHC after aSAH. RESULTS: A total of 566 patients were enrolled in this study. SDHC developed in 127 patients (22%). On multivariate analysis, age older than 53 years, the presence of intraventricular hematoma, and surgical clipping as opposed to endovascular coiling were independently associated with SDHC after aSAH. After propensity score matching, 136 patients treated with surgical clipping and 136 with endovascular treatment were matched. Propensity score-matched cohorts exhibited a significantly lower incidence of SDHC after endovascular treatment than after surgical clipping (16% vs 30%, p = 0.009; OR 2.2, 95% CI 1.2-4.2). SDHC was independently associated with poor neurological outcomes (modified Rankin Scale score 3-6) at discharge (OR 4.3, 95% CI 2.6-7.3; p < 0.001). CONCLUSIONS: SDHC after aSAH occurred significantly more frequently in patients who underwent surgical clipping. Strategies for treatment of ruptured aneurysms should be used to mitigate SDHC and minimize poor outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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