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Enregistrement W4224255819 · doi:10.3389/fonc.2022.885164

Benzodiazepine Sedation and Postoperative Neurological Deficits after Awake Craniotomy for Brain Tumor – An Exploratory Retrospective Cohort Study

2022· article· en· W4224255819 sur OpenAlexaff
Eric Plitman, Tumul Chowdhury, Gabriel Paquin-Lanthier, Hirokazu Takami, Sudhakar Subramaniam, KW Leong, Abigail Daniels, Mark Bernstein, Lashmi Venkatraghavan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSedationAnesthesiaMidazolamCraniotomyBenzodiazepineCohortRetrospective cohort studyBrain tumorSurgeryInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An awake craniotomy is a common neurosurgical procedure for excising brain tumor(s) located near or in eloquent areas. The use of benzodiazepine (BZD) for sedation in some patients with neuropathological conditions (e.g., stroke, brain tumors) has been previously linked with re-appearance of neurological deficits including limb incoordination, ataxia, and motor weakness, resulting in complications for the patient along with procedural challenges. Whether or not these findings can be extrapolated to patients undergoing brain tumor resection is largely unknown. The current work primarily sought to compare neurological outcome(s) in the immediate postoperative period between BZD-free and BZD-based sedation techniques in patients undergoing awake craniotomy. Using a database composed of awake craniotomies conducted within a single center and by a single surgeon, patients were retrospectively classified based on midazolam administration into BZD-free sedation (n=125) and BZD-based sedation (n=416) groups. Patients from each group were matched based on age, sex, tumor location, tumor grade, preoperative neurological deficits, non-operative BZD use, and Karnofsky Performance Scale scores, resulting in 108 patients within each group. Postoperative neurological deficits were recorded. Logistic regression analyses were conducted comparing postoperative neurological deficits between the matched groups. Postoperative neurological deficits were more prevalent within the BZD-based sedation group compared to the BZD-free sedation group (adjusted odds ratio (aOR)=1.903, 95% CI=1.018-3.560, p=0.044). In addition, subgroup analysis of the matched cohort showed a relationship between preoperative neurological symptoms and postoperative neurological deficits in the BZD-based sedation group (aOR=3.756, 95% CI=1.390-10.147, p=0.009). Our findings support the notion that the increased incidence of postoperative neurological deficits with BZD sedation may in part be related to the unmasking of preoperative neurological deficits. Further studies are required to confirm this phenomenon.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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