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Enregistrement W2914042146 · doi:10.1136/bmjopen-2018-022810

Intraoperative evoked potential monitoring for detecting cerebral injury during adult aneurysm clipping surgery: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy

2019· review· en· W2914042146 sur OpenAlexaff
Fang Zhu, Jason Chui, Ian A. Herrick, Janet Martin

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensImpactWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClipping (morphology)AneurysmMeta-analysisSurgeryRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives We aim to evaluate the diagnostic test accuracy (DTA) of intraoperative evoked potential (EP) monitoring to detect cerebral injury during clipping of cerebral aneurysms. Design Systematic review. Data sources Major electronic databases including MEDLINE, EMBASE, LILACS. Eligibility criteria We included studies that reported the DTA of intraoperative EP monitoring during intracranial aneurysm clipping procedures in adult patients. Data extraction and synthesis After quality assessment, we performed a meta-analysis using the bivariate random effects model, and calculated the possible range of DTA point estimates using a new best-case/worst-case scenario approach to quantify the impact of rescue intervention on DTA. Results A total of 35 studies involving 4011 patients were included. The quality of the primary studies was modest and the heterogeneity across studies was high. The pooled sensitivity and specificity for predicting postoperative neurological deficits for the somatosensory evoked potential (SSEP) monitoring was 59% (95% CI: 39% to 76%; I2: 76%) and 86% (95% CI: 77% to 92%; I2: 94%), for motor evoked potential (MEP) monitoring was 81% (95% CI: 58% to 93%; I2: 54%) and 90% (95% CI: 86% to 93%; I2: 81%), and for combined SSEP and MEP monitoring was 92% (95% CI: 62% to 100%) and 88% (95% CI: 83% to 93%). The best-case/worst-case range for the pooled point estimates for sensitivity and specificity for SSEP was 50%–63% and 81%–100%, and for MEP was 59%–74% and 93%–100%, and for combined SSEP and MEP was 89%–94% and 83%–100%. Conclusions Due to the modest quality and high heterogeneity of the existing primary studies, it is not possible to confidently support or refute the diagnostic value of EP monitoring in cerebral aneurysm clipping surgery. However, combined SSEP and MEP appears to provide the best DTA for predicting postoperative stroke. Contrary to popular assertion, the modest sensitivity of SSEP monitoring is not explained by the use of rescue intervention. PROSPERO registration number CRD42015016884.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,036
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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