Does establishing a neurovascular unit improve the outcome after surgical clipping for aneurysmal subarachnoid hemorrhage? Results from a 5-year observational study in Kuwait
Notice bibliographique
Résumé
Background: Failure to prevent rebleeding after cerebral subarachnoid hemorrhage (SAH) is the most frequent reason for high morbidity and mortality of aneurysmal SAH. Our study aims to identify the outcome after surgical clipping of aneurysmal SAH before and after the establishment of the neurovascular unit. The clarifications of the positive turnover in the outcome will be discussed. Methods: A retrospective cohort analysis was carried out on our experience with a controlled group of patients who underwent clipping for ruptured cerebral aneurysms ( n = 61) from January 2015 to December 2019. A modified Rankin scale (mRS) was used to determine the outcome after 6 months of follow-up. Results: The median mRS score (i.e., outcome) on admission was 4, whereas it was with a median score of 2 six months after clipping ( P ≤ 0.001). Overall, the cases with a good outcome were 63.9% of the sample, while the poor outcome conditions were 36.1%. The most cases with an improved outcome were after introducing the neurovascular unit, representing a transition of aneurysmal clipping practice in our center. The good outcome was changed from 42% to 76.7%, and the poor outcome was changed from 58% to 23.3% ( P = 0.019). The crude mortality rate was similar to the rate worldwide (18%), with a noticeable decrease after organizing a neurovascular subspecialty. Conclusion: The outcome after clipping of ruptured SAH can be largely affected by the surgeon’s experience and postoperative intensive care. Organizing a neurovascular team is one of the major factors to achieve good outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».