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Enregistrement W3115314312 · doi:10.3171/2020.7.peds20111

Predictors of fast and ultrafast shunt failure in pediatric hydrocephalus: a Hydrocephalus Clinical Research Network study

2020· article· en· W3115314312 sur OpenAlexaff
Jason S. Hauptman, John R. W. Kestle, Jay Riva-Cambrin, Abhaya V. Kulkarni, Samuel R. Browd, Curtis J. Rozzelle, William E. Whitehead, Robert P. Naftel, Jonathan Pindrik, David D. Limbrick, James M. Drake, John C. Wellons, Mandeep S. Tamber, Chevis N. Shannon, Tamara D. Simon, Ian F. Pollack, Patrick J. McDonald, Mark D. Krieger, Jason Chu, Todd C. Hankinson, Eric M. Jackson, Jessica S. Alvey, Ron Reeder, Richard Holubkov

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaBC Children's HospitalSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHydrocephalusShunt (medical)EtiologySurgeryShuntingProspective cohort studyCohortMedical recordPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The primary objective of this study was to use the prospective Hydrocephalus Clinical Research Network (HCRN) registry to determine clinical predictors of fast time to shunt failure (≤ 30 days from last revision) and ultrafast time to failure (≤ 7 days from last revision). METHODS: Revisions (including those due to infection) to permanent shunt placements that occurred between April 2008 and November 2017 for patients whose entire shunt experience was recorded in the registry were analyzed. All registry data provided at the time of initial shunt placement and subsequent revision were reviewed. Key variables analyzed included etiology of hydrocephalus, age at time of initial shunt placement, presence of slit ventricles on imaging at revision, whether the ventricles were enlarged at the time of revision, and presence of prior fast failure events. Univariable and multivariable analyses were performed to find key predictors of fast and ultrafast failure events. RESULTS: A cohort of 1030 patients with initial shunt insertions experienced a total of 1995 revisions. Of the 1978 revision events with complete records, 1216 (61.5%) shunts remained functional for more than 1 year, and 762 (38.5%) failed within 1 year of the procedure date. Of those that failed within 1 year, 423 (55.5%) failed slowly (31-365 days) and 339 (44.5%) failed fast (≤ 30 days). Of the fast failures, 131 (38.6%) were ultrafast (≤ 7 days). In the multivariable analysis specified a priori, etiology of hydrocephalus (p = 0.005) and previous failure history (p = 0.011) were independently associated with fast failure. Age at time of procedure (p = 0.042) and etiology of hydrocephalus (p = 0.004) were independently associated with ultrafast failure. These relationships in both a priori models were supported by the data-driven multivariable models as well. CONCLUSIONS: Neither the presence of slit ventricle syndrome nor ventricular enlargement at the time of shunt failure appears to be a significant predictor of repeated, rapid shunt revisions. Age at the time of procedure, etiology of hydrocephalus, and the history of previous failure events seem to be important predictors of fast and ultrafast shunt failure. Further work is required to understand the mechanisms of these risk factors as well as mitigation strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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