Rates of cerebrospinal fluid leak and pseudomeningocele formation after posterior fossa craniotomy versus craniectomy: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postoperative cerebrospinal fluid (CSF) leak is a major concern after posterior fossa surgery with significant clinical implications. It has been postulated that replacing the bone flap, performing a craniotomy, would reinforce the surgical closure and decrease rates of CSF leak. This systematic review and meta-analysis compared the rate of CSF leak after posterior fossa craniotomies versus craniectomies. Methods: Three databases were searched for English studies comparing the primary outcome, rate of CSF leak, after adult posterior fossa craniotomies versus craniectomies. Secondary outcomes included the rate of postoperative pseudomeningocele formation, CSF leak and pseudomeningocele formation, CSF diversion, revision surgery, and infection. Pooled estimates and relative risks for dichotomous outcomes were calculated using Review Manager 5.4, with corresponding 95% confidence intervals (CIs). Results: A total of 1250 patients (635 craniotomies and 615 craniectomies), from nine studies, were included in the final analysis. Even though rates of CSF leak favored craniotomies, the difference did not reach statistical significance in our pooled analysis (Risk Ratio: 0.71, 95% Confidence Interval: 0.45-1.14, p-value = 0.15, Heterogeneity I-squared = 0%). On the other hand, comparing the rates of pseudomeningocele formation and CSF leak, as a combined outcome, or pseudomeningocele formation only showed a significant difference favoring craniotomies. The quality of evidence in this meta-analysis was graded as having a high risk of bias based on the risk of bias in non-randomized studies - of exposure criteria. Conclusion: Based on evidence with high risk of bias, rates of postoperative CSF leak and pseudomeningocele formation favored posterior fossa craniotomies over craniectomies. Further research with more robust methodology is required to validate these findings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».