P.183 Accuracy of External Ventricular Drain Freehand Placement in patients with Traumatic Brain injury. A 5-year single-institution experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Placement of an external ventricular drain is considered a simple yet fundamental procedure. Despite its wide practice, an inaccuracy rate of around 50% has been reported. In the trauma setting, targeting the ventricles with a blind freehand technique is challenging due to distorted anatomy. Failure to cannulate lead to multiple passes with a higher risk of complications. Methods: A retrospective study from a single institution was conducted using a trauma registry between March-2014 and March-2019 were included. Accuracy of EVD placement was determined using the Kakarla grading system Results: 224 TBI patients with total of 241 EVDs were performed, 211 met our criteria. Among them, Grade-1 (optimal placement) was achieved in 39.3%, Grade-2 (suboptimal in non-eloquent tissue) in 21.8% and Grade-3 (suboptimal in eloquent tissue) in 38.9%. A total of 74 EVDs were inserted in the intensive care unit, while 137 EVDs were inserted in the operating room. Our accuracy for ICU insertions was 50%, 25.7%, 24.3% for Grades1,2 and3 respectively, while our OR insertion accuracy was 33.6%,19.7%,and46.7% Conclusions: EVD is commonly performed, yet a substantial rate of inaccuracy is reported. This highly suggests the need to improve accuracy, possibly with the adjunct of image-guided techniques, to further optimize catheter placement
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».