Geriatric Cerebrovascular Neurosurgery: Institutional Experience from Khoula Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aging of the healthy population without severe morbidity exposes them to cerebrovascular diseases and demand effective management. This study aimed to study the prevalence of geriatric cerebrovascular neurosurgical conditions in the Neurosurgical Department at Khoula Hospital, Muscat, Sultanate of Oman. Methods: A retrospective chart review of was done on geriatric cases admitted to the Neurosurgery Department in Khoula Hospital as an example of a neurosurgical center in a high-income developing country from January 2016 to 31st December 2019. Patients’ demographics, risk factors, diagnosis, Glasgow Coma Scale (GCS) on arrival, medications used, and length of stay were recorded. Results: 109 patients aged over 65 years were recruited in our retrospective review with a mean age of 74.12 years. Male-to-female ratio was (1.2:1). Intracerebral hemorrhage (ICH) was the most common vascular diagnosis (39.0%) followed by subarachnoid hemorrhage (SAH) (22.9%). Most patients (41.9%) had a GCS score of less than 8. About one-fifth of the patients received antiplatelet and anticoagulant medications. Most of the patients underwent surgical intervention (61.9%). 59% of the patients stayed in the hospital for less than 15 days. There were significant associations between the length of stay, treatment types (surgical vs. conservative), and age (P<0.05). Conclusion: Cerebrovascular pathologies are a growing cause of mortality and morbidity worldwide including developing countries because of the increasing number of elderly people. Antiplatelet medication and anticoagulants should be used with caution in the elderly.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».