P.102 Weighing the risks and benefits of perioperative steroids in the surgical treatment of malignant brain tumours
Notice bibliographique
Résumé
Background: Steroids are widely used in medicine because of their anti-inflammatory and immunosuppressive properties; however, they have numerous adverse effects. In neuro-oncology, dexamethasone is the first-line treatment for vasogenic edema caused by malignant brain tumours. This retrospective chart review investigated the risks and benefits of perioperative steroids in the surgical treatment of malignant brain tumours. Methods: All patients (age ≥ 18 years) who underwent a craniotomy for the treatment of a malignant brain tumour at Windsor Regional Hospital between 2012 and 2020 were assessed for eligibility for this retrospective study. Baseline patient characteristics, cumulative perioperative steroid dose, and postoperative outcomes were recorded from electronic medical records (n = 362). Statistical analysis was performed using SPSS. Results: Patients who received a higher cumulative perioperative steroid dose (≥ 80 mg) had a significantly higher rate of postoperative complications compared to those who received a lower dose. These included wound dehiscence, postoperative brain edema on imaging, unplanned return to the operating room, and readmission within 30 days. Conclusions: Steroids are important medications in neuro-oncology, but they are not without potential complications. The findings of this study highlight the need for careful consideration when using steroids in patients undergoing surgical treatment of a malignant brain tumour.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».