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Enregistrement W2811229871 · doi:10.1017/cjn.2018.229

P.127 Single centre review of lumboperitoneal shunt outcomes

2018· article· en· W2811229871 sur OpenAlexaffvenue
Amit Persad, K Meguro

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensSaskatoon Medical Imaging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineShuntingShunt (medical)SurgeryPseudotumor cerebriNormal pressure hydrocephalusCatheterHydrocephalusCommunicating hydrocephalusIntracranial pressureInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ventriculoperitoneal (VP) shunts are an established treatment modality for CSF diversion. An alternative to VP shunting is lumboperitoneal (LP) shunting. There is a paucity of evidence on LP shunt use in the literature, but available studies demonstrate that it is a safer and similarly efficacious method for conditions such as normal pressure hydrocephalies (NPH) and idiopathic -intracranial hypertension (IIH). Methods: Ventriculoperitoneal (VP) shunts are an established treatment modality for CSF diversion. An alternative to VP shunting is lumboperitoneal (LP) shunting. There is a paucity of evidence on LP shunt use, but available studies demonstrate that it is a safer and similarly efficacious method for conditions such as normal pressure hydrocephalies (NPH) and idiopathic intracranial hypertension (IIH). Results: 95 patients were treated with lumboperitoneal shunt, 71 of which were for hydrocephalus and 24 for IIH. 39 male and 58 female patients were included with mean age 55 (range from 20 to 96 years old). 26 patients had laparoscopic placement of the peritoneal catheter. Mechanical issues with distal end was less with laparoscopic approach. Conclusions: We will review disease-specific scores for NPH and IIH, and compare laparoscopic with non-laparoscopic placement of peritoneal catheter. We will also compare outcomes and complications with rates for VP shunting.

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)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,015
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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