Tissue Plasminogen Activator in Addition to Twist Drill Drainage as a Treatment for Chronic Subdural Hematomas – A Descriptive Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Current literature lacks robust universal guidelines for first-line treatment of chronic subdural hematomas (cSDH). However, administration of local tissue plasminogen activator (tPA) may enhance the traditional method of twist drill drainage (TDD). Purpose: The study aims to explore the efficacy of TDD with and without tPA, at achieving clinically relevant drainage (200mL) and reducing recurrence of cSDH.Patients and Methods: A retrospective review of patients (N=34) with cSDH is presented. Patients who received TDD with tPA (n=17) were identified and matched, based primarily on age and hematoma volume, to a TDD only group (n=17). Variables of interest include hematoma volume, volume drained, length of stay, and recurrence rates. Descriptive analysis was run.Results: Average age for patients (N=34) was 73.9 years. The majority of the cohort (76%) was male. Mean drainage volume for the tPA cohort was 381.6mL and TDD only cohort was 187.8mL. The addition of tPA resulted in drainage volumes nearly double (1.9x) the clinically relevant amount and had low recurrence rates (6.3%). TDD only failed to result in clinically relevant drainage and had a recurrence rate of 37.5%. Average length of stay in neurosurgical hospital care was 9.71 days for the tPA group, and 7.65 days for TDD only. Conclusion: TDD with tPA was effective at treating cSDH in our population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».