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Enregistrement W3125072944 · doi:10.1097/md.0000000000024213

Efficacy of minimally invasive surgery for the treatment of hypertensive intracerebral hemorrhage

2021· article· en· W3125072944 sur OpenAlexaff
Jiang Liu, Jing Cheng, Hongjun Zhou, Chunyan Deng, Zhengxin Wang

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntracerebral hemorrhageGlasgow Coma ScaleHematomaSurgeryRandomized controlled trialStroke (engine)ComplicationIntracranial pressureAnesthesiaInvasive surgeryCerebral edema

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Hypertensive intracerebral hemorrhage (HICH) is the most serious complication of hypertension. Clearing intracranial hematoma as soon as possible, reducing brain cell edema, and controlling intracranial pressure could effectively reduce neuron damage, lower patient mortality, and improve patient prognosis. At present, minimally invasive surgery (MIS) has been widely used and plays an important role in the treatment of HICH. However, it is still in controversies about the choice of surgical treatment and medication treatment for HICH. Therefore, we try to conduct a randomized, controlled, prospective trial to observe the efficacy of MIS treatment against HICH compared with medication treatment. METHODS: Patients will be randomly divided into treatment group and control group in a 1:1 ratio using the random number generator in Microsoft Excel. Stereotactic soft channel minimally invasive intracranial hematoma puncture and drainage treatment and medication treatment will be applied respectively. The outcomes of intracerebral hemorrhage volume, Glasgow coma scale, National Institutes of Health Stroke Scale will be recorded. CONCLUSIONS: The findings of the study will be helpful for the choice of MIS and conservative treatment when treating HICH patients. TRIAL REGISTRATION: OSF Registration number: DOI 10.17605/OSF.IO/ME6Y5.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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