Civilian Gunshot Wounds to the Head: Prognostic Factors Affecting Mortality: Meta-Analysis of 1774 Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Civilian gunshot wounds to the head (cGSWH) are devastating, but there is no consensus regarding prognosis and management. Therefore, we conducted a meta-analysis to identify prognostic factors associated with mortality. PubMed, EMBASE, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library were queried for retrospective cohort studies of isolated cGSWH reporting mortality prognostic factors. Meta-Analysis Of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) guidelines were followed. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Primary outcome was mortality. Pooled estimates of odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were derived using random-effects models. Seventeen (17) observational studies (1774 patients) were identified and included. Factors associated with mortality were: age >40 years (OR, 3.44; 95% CI [1.71-6.91]), suicide attempt (5.78; [3.07-10.87]), Glasgow Coma Scale (GCS) 3-8 compared with 9-15 (38.02; [21.98-65.77]), GCS 3-5 versus 6-8 (15.38; [6.72-35.23], bilateral fixed and dilated pupils versus normal (67.12; [16.67-270.22]), and versus unilateral fixed and dilated pupil (25.35; [5.82-110.41]), dural penetration (29.07; [4.30-196.53]) and bihemispheric (4.23; [2.32-7.68]), and multi-lobar injuries (6.53; [1.99-21.42]). Selection for operative management, according to expert neurosurgical opinion, was protective (0.06; [0.01-0.22]). This is the first meta-analysis on cGSWH mortality prognostic factors. Increasing age, suicide attempt, lower GCS, bilateral mydriasis, dural penetration, and bihemispheric and multi-lobar injury are associated with increased mortality. This study can serve as a guide to clinicians and will provide directions for future research to develop evidence-based management algorithms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle