Spinal arachnoid cysts: A case series & systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Spinal arachnoid cysts (SACs) are rare lesions with challenging and controversial management. Research question: We analyzed our experiences from a case series and provide a systematic review to determine 1) Demographic and clinical features of SACs, 2) Optimal imaging for diagnosis and operative planning, 3) Optimal management of SACs, and 4) Clinical outcomes following surgery. Materials and methods: A single-institution, ambispective analysis of patients with symptomatic SACs surgically managed between May 2005 and May 2019 was performed. Data were collected as per local ethics committee stipulations. A systematic review of SACs in adults was performed according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) and a preapproved protocol. Results: Our series consisted of 11 patients, M:F 8:3, mean age 47.8 years (range 18-73 years). Mean follow-up was 19 months (range 5-36 months). SACs were excised or marsupialised (7), fenestrated (3) or partially excised (1). Eight patients had expansile duroplasty, 3 primary dural closure. One patient had a cystoperitoneal shunt. All patients were AIS D preoperatively; 4 remained unchanged and 7 improved to AIS E at follow-up. Our systematic search retrieved 725 citations. Fourteen case series met the inclusion criteria. There was no evidence to support superiority of one surgical strategy over another. Surgery for symptomatic patients resulted in positive clinical outcomes. Discussion and conclusions: Symptomatic SACs require surgical intervention. Limited evidence suggests that decompressing the cord, breakdown of arachnoid adhesions, and establishing CSF flow by consideration of expansile duroplasty are important for positive outcomes.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».