The prevalence and risk factors of posttraumatic cerebral infarction in patients with traumatic brain injury: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Posttraumatic cerebral infarction (PTCI) is a serious complication of traumatic brain injury (TBI), and the prevalence and risk factors of PTCI in TBI patients are in dispute. We systematically searched the literature in the PubMed, Embase, and Cochrane library up to October 2021 to identify studies on the prevalence and risk factors of PTCI in patients with TBI. The quality of observational studies was assessed by the Newcastle–Ottawa scale tool. Random-effects model was conducted. The Higgins` I2 statistic was used to measure heterogeneity between trials. Moreover, sensitive analyses were conducted to assess whether the pooled result was credible and robust. Eleven studies (3696 total TBI patients) were included. The pooled prevalence of PTCI in TBI patients was 14% (95% CI, 0.11–0.17; I2 = 83.1%). Sensitive analyses showed that the pooled prevalence of PTCI was 13% (95% CI, 0.10–0.15; I2 = 69.2%) by omitting Su et al. The prevalence of PTCI was associated with a lower Glasgow Coma Scale (GCS) score (OR, 0.33; 95% CI, 0.14–0.77; I2 = 99.2%), pupillary dilation (OR, 4.73; 95% CI, 4.30–5.19; I2 = 85.6%), abnormal PT (OR, 1.16; 95% CI,1.05–2.47; I2 = 99.2%), hematoma location (OR, 1.16; 95% CI,1.05–2.47; I2 = 99.2%) and hematoma volume (OR, 1.16; 95% CI,1.05–2.47; I2 = 99.2%). Whereas hypotensive shock, duraplasty, cerebral herniation, and thrombocytopenia were not statistically associated with PTCI. Lower GCS, pupillary dilation, abnormal PT, hematoma location, and hematoma volume were risk factors for PTCI. Considering some limitations, the conclusion of our study should be interpreted with caution.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».