From Research to Clinical Practice: Long-Term Impact of Randomized Clinical Trial Examining the Effect of Lumbar Drains on Cerebrospinal Fluid Leak Rates Following Endonasal Skull Base Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intraoperative cerebrospinal fluid (CSF) leaks are associated with increased risk of postoperative CSF leaks despite multilayered reconstruction with vascularized tissue. A recent randomized controlled trial (RCT) examining the use of perioperative lumbar drains (LD) in high-risk skull base defects identified a significant reduction in postoperative CSF leak incidence (21.2 vs. 8.2%; p = 0.017). This study was conducted to assess the efficacy of the selective use of CSF diversion, for patients with intraoperative CSF leaks involving endoscopic endonasal approaches (EEA) to the skull base. Method Consecutive endoscopic endonasal surgeries of the skull base from a pre-RCT cohort and post-RCT cohort were compared. The following case characteristics between the two cohorts were examined: patient age, body mass index (BMI), rate of revision surgery, tumor histology, use of CSF diversion, and vascularized reconstruction. The primary measured outcome was postoperative CSF leak. Results The pre-RCT cohort included 76 patients and the post-RCT cohort included 77 patients, with dural defects in either the anterior or posterior cranial fossa (pituitary and parasellar/suprasellar surgeries excluded). There was a significant reduction in the incidence of postoperative CSF leak in the post-RCT cohort (27.6 vs. 12.9%; p = 0.04). On subgroup analysis, there was a trend toward improvement in CSF leak rate of the anterior cranial fossa (19.2 vs. 10.5%; p = 0.27), whereas CSF leak rates of the posterior cranial fossa were significantly reduced compared with the pre-RCT cohort (41.4 vs. 12.8%; p = 0.02). Conclusion This study demonstrates that the integration of selective CSF diversion into the reconstructive algorithm improved postoperative CSF leak rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».