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Enregistrement W4283359772 · doi:10.1017/cjn.2022.211

P.119 Clinical outcome and recurrence rate of chronic subdural hematoma after surgical drainage: a retrospective study

2022· article· en· W4283359772 sur OpenAlexaffvenue
N Atefi, J Silvaggio, JJ Shankar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurosurgical Procedures and Complications
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studySurgeryChronic subdural hematomaRadiological weaponHematomaMortality rateMiddle meningeal arteryEmbolization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic subdural hematoma (CSDH) is of the most encountered neurosurgical cases, predominantly in older individuals. Surgical drainage remains the mainstay, yet is challenged by variable recurrence rates. Less invasive methods of embolization of the middle meningeal artery (EMMA) could reduce the recurrence rates. Before adopting a newer treatment (EMMA), it is prudent to establish the outcomes from surgical drainage. The purpose of this study is to assess the clinical outcome and recurrence risk in surgically treated CSDH patients. Methods: A retrospective search of our surgical database was done to identify CSDH patients undergoing surgical drainage in 2019-2020. Demographic and clinical details were collected through chart review and a qualitative statistical analysis was performed. Results: A total of 136 patients (mean age-68 years; range-21-100 years; Male-105) with CSDH underwent surgical drainage with repeat surgery in 11.8%(n=16). Periprocedural mortality and morbidity were 8.8%(n=12) and 20.6%(n=28), respectively. No radiological follow-up was seen in 30(22%) of patients. Of those with follow-up, recurrence was seen in 21.7%(n=23). Mean hospital stay was 9.64 days. Conclusions: Our retrospective study showed periprocedural morbidity (20.6%) and mortality (8.8%) with a 21.7% risk of recurrence. This is likely due to older patients but is in keeping with what is reported in the literature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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