Prevalence and Outcomes of Geriatric Traumatic Brain Injury in Developing Countries: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The world populace is aging and it is anticipated that 2 billion people will be older than 60 years by 2050. Traumatic brain injury (TBI) is a major cause of death and disability worldwide. In the United States, 2.8 million people pursue medical attention yearly. TBI exemplifies a leading cause of mortality and morbidity among the geriatric age group worldwide. Methods A retrospective study of geriatric cases who were admitted to the Neurosurgery Department in Khoula Hospital from January 1, 2016, to December 31, 2019, was conducted. Patients' demographics, risk factors, neuro-vital sign, diagnosis, Glasgow coma scale (GCS) on arrival, treatment types, and length of stay (LOS) were recorded. Results Two hundred and thirty-four patients were admitted due to TBI in four years period. Seventy-five percent of the study cohort were more than 75 years old. Male to female ratio was 2.4:1. Subdural hematoma (SDH) was the most common TBI diagnosis based on computed tomography (77.4%). Most of the patients were having GCS scores of 14 to 15 (67.9%). Sixteen percent of the patients received antiepileptic medications. The majority of the patients underwent surgical intervention (70.5%). Eighty percent of the patients stayed in the hospital for less than 15 days. There was a significant difference between the LOS and type of surgery. Subarachnoid hemorrhage was found to have the highest mean age (79.7 years). Intracerebral hemorrhage patients had the longest LOS in the hospital with a mean of 44.2 days. There was no significant difference between the age of patients and type of surgery. Conclusion The number of TBI in the elderly population is increasing annually. The most common type of TBI in our cohort was SDH and most of the patients were treated with burr hole surgery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».