Risk factors for postoperative cerebellar mutism syndrome in pediatric patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A review article assessing all the risk factors reported in the literature for postoperative cerebellar mutism syndrome (pCMS) among children remains absent. The authors sought to perform a systematic review and meta-analysis to evaluate this issue. METHODS: PubMed, Embase, and Web of Science were queried to systematically extract potential references. The articles relating to pCMS were required to be written in the English language, involve pediatric patients (≤ 18 years of age), and provide extractable data, which included a comparison group of patients who did not develop pCMS. The quality of the included studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were pooled using RevMan 5.4, and publication bias was assessed by visual inspection for funnel plot asymmetry. The study protocol was registered through PROSPERO (ID: CRD42021256177). RESULTS: Overall, 28 studies involving 2276 patients were included. Statistically significant risk factors identified from univariate analysis were brainstem invasion (OR 4.28, 95% CI 2.23-8.23; p < 0.0001), fourth ventricle invasion (OR 12.84, 95% CI 4.29-38.44; p < 0.00001), superior cerebellar peduncle invasion (OR 6.77, 95% CI 2.35-19.48; p = 0.0004), diagnosis of medulloblastoma (OR 3.26, 95% CI 1.93-5.52; p < 0.0001), medulloblastoma > 50 mm (OR 8.85, 95% CI 1.30-60.16; p = 0.03), left-handedness (OR 6.57, 95% CI 1.25-34.44; p = 0.03), and a vermis incision (OR 5.44, 95% CI 2.09-14.16; p = 0.0005). On the other hand, a tumor located in the cerebellar hemisphere (OR 0.23, 95% CI 0.06-0.92; p = 0.04), cerebellar hemisphere compression (OR 0.23, 95% CI 0.11-0.45; p < 0.0001), and intraoperative imaging (OR 0.36, 95% CI 0.18-0.72; p = 0.004) reduced the risk of pCMS. CONCLUSIONS: This study provides the largest and most reliable review of risk factors associated with pCMS. Although some risk factors may be dependent on one another, the data may be used by surgeons to better identify patients at risk for pCMS and for intervention planning.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».