Abstracts from Hydrocephalus 2021: The Thirteenth Meeting of the International Society for Hydrocephalus and Cerebrospinal Fluid Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Idiopathic normal pressure hydrocephalus (iNPH) can be treated with shunting.Little evidence exists to guide shunt selection, predictors of success, or patient follow-up.Methods: We performed retrospective reveiw of 82 consecutive iNPH patinets treated with shunting for iNPH between 2007 and 2018.Clinical factors included age, sex, Charlson Comorbidity Index (CCI), presence of hypertension and diabetes and follow-up.Surgical factors included pre-op spinal tap, type of shunt (LP, VP, fixed, adjustable), use of laparoscopic assistance and having surgery done by hydrocephalus specialist surgeon.Imaging factors included callosal angle (CA) and disproportional enlargement subarachnoid space hydrocephalus (DESH).Regressional statistics were performed.Results: 52 male and 30 female, patients were identified with average age 71.4 years.The cohort mRS improved from 3.84 to 2.66 post-operatively (p < 0.005).63.6% of patients had clinical improvement with shunt surgery in the short-term and 48.7% in the long-term.Factors that predicted better shunt outcome short-term were lower CCI ( < 0.05), absence of hypertension ( < 0.05), more intensive follow-up (< 0.05) and pre-op CA ≤ 80° (<0.05).Factors that predicted better shunt outcome long-term were younger age at surgery (< 0.05), use of laparoscopic approach (< 0.005) and pre-op DESH (< 0.05).Factors that predicted reduced complications were smaller pre-op CA (< 0.05), use of laparoscopic approach (< 0.05), utilization of LP shunt (< 0.05) and having surgery done by hydrocephalus specialist (< 0.05).Conclusion: In our centre, iNPH patients had improvement following shunting.Age, CCI, CA, DESH, more intensive follow-up, absence of hypertension and use of laparoscopic approach helped predict success of shunting in iNPH patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,011 |
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 ».