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Enregistrement W3128567347 · doi:10.1177/1591019921990962

Risk of recurrence of subdural hematoma after EMMA vs surgical drainage – Systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3128567347 sur OpenAlexaff
Joshua Dian, Janice Linton, Jai Shankar

Notice bibliographique

RevueInterventional Neuroradiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurosurgical Procedures and Complications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCraniotomyConfidence intervalComplicationSurgeryHematomaEmbolizationMiddle meningeal arteryChronic subdural hematomaRelative riskMeta-analysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Chronic subdural hematoma (CSDH) is a common and debilitating neurological condition whose treatments, including burr hole drainage and craniotomy, suffer from high rates of recurrence and complication. Embolization of the middle meningeal artery (EMMA) is a promising minimally invasive approach to manage CSDH in a broad set of patients. METHODS: To evaluate the efficacy and safety of EMMA, a database search was conducted including the terms "subdural hematoma; embolization; embolized; middle meningeal" was performed and yielded a total of 260 results. Following exclusion based on predefined criteria, a total of four studies were identified and outcomes including recurrence rates and complication rates were extracted for analysis. RESULTS: = 888 patients. The relative risk of CSDH recurrence in the EMMA (3.5%) compared to control group (23.5%) was significantly reduced when EMMA was performed (risk ratio = 0.17; 95% confidence interval (CI) 0.05-0.67). In addition, rates of complication were not significantly different between patients with conventional therapy and those who received EMMA (OR = 0.77; 95 confidence interval (CI) 0.3-1.99). CONCLUSION: Based on limited data, EMMA reduces the risk of recurrence by 20% compared to surgical treatment for CSDH.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,020
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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