Outcomes of surgical management and implant consideration for depressed skull fractures: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traumatic brain injuries (TBIs) are associated with high mortality and morbidity. Depressed skull fractures (DSFs) are a subset of fractures characterized by either direct or indirect brain damage, compressing brain tissue. Recent advances in implant use during primary reconstruction surgeries have shown to be effective. In this systematic review, we assess differences in titanium mesh, polyetheretherketone (PEEK) implants, autologous pericranial grafts, and methyl methacrylate (PMMA) implants for DSF treatment. Methods: A literature search was conducted in PubMed, Scopus, and Web of Science from their inception to September 2022 to retrieve articles regarding the use of various implant materials for depressed skull fractures. Inclusion criteria included studies specifically describing implant type/material within treatment of depressed skull fractures, particularly during duraplasty. Exclusion criteria were studies reporting only non-primary data, those insufficiently disaggregated to extract implant type, those describing treatment of pathologies other than depressed skull fractures, and non-English or cadaveric studies. The Newcastle-Ottawa Scale was utilized to assess for presence of bias in included studies. Results: Following final study selection, 18 articles were included for quantitative and qualitative analysis. Of the 177 patients (152 males), mean age was 30.8 years with 82% implanted with autologous graft material, and 18% with non-autologous material. Data were pooled and analyzed with respect to the total patient set, and additionally stratified into those treated through autologous and non-autologous implant material.There were no differences between the two cohorts regarding mean time to encounter, pre-operative Glasgow coma scale (GCS), fracture location, length to cranioplasty, and complication rate. There were statistically significant differences in post-operative GCS (p < 0.0001), LOS (p = 0.0274), and minimum follow-up time (p = 0.000796). Conclusion: Differences in measurable post-operative outcomes between implant groups were largely minimal or none. Future research should aim to probe these basic results deeper with a larger, non-biased sample.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».