Overview of cerebral cavernous malformations: comparison of treatment approaches
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The comparison of treatment efficacy for cerebral cavernous malformations (CCMs) has not yet been well researched. DESIGN: PubMed, Cochrane Library, Science Direct, ISI Web of Science, Embase and additional sources were searched to identify cohort studies about the treatment of CCMs published between 1990 and 2020. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were followed; the Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the risk of bias and to evaluate limitations based on selection/outcome biases. The cumulative incidences with 95% CIs were calculated using the random effects model. The models of Poisson distribution were applied to evaluate risk factors of poorer treatment outcome by calculating rate ratios within 100 person-years with 95% CIs. RESULTS: A total of 100 cohorts yielding 8994 patients treated for CCMs within 41 098 person-years of follow-up were analysed. The efficacy of ensuring the prevention of haemorrhage was 97% in surgical, 86% in radiosurgical and 77% in the conservative treatment. The lowest mortality (1%) was after radiosurgery, and the highest persistent morbidity (22%) was in natural history series. Deep-seated and brainstem CCMs were associated with higher bleeding rates. Lobar localisation was a protective factor in all analyses. Patients with history of previous haemorrhage were exposed to higher risk of rebleeding. Male gender was a protective factor associated with lower risk of post-treatment haemorrhage. CONCLUSIONS: Surgical resection of CCM is effective in ensuring the prevention of haemorrhage with acceptable morbidity and mortality, but conservative and radiosurgical management is a justified treatment alternative. Brainstem and deep-seated CCMs are predominantly associated with higher haemorrhage rates.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».