Exploration of clinical predictors of the degree of ventricular catheter obstruction: a multicenter retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to explore how clinical factors, including the number of lifetime revision surgeries and the duration of implantation, affect the degree of obstruction and failure rates of ventricular catheters (VCs) used to manage hydrocephalus. METHODS: A total of 343 VCs and their associated clinical data, including patient demographics, medical history, and surgical details, were collected from 5 centers and used for this analysis. Each VC was classified by the degree of obstruction after macroscopic analysis. Univariate, multivariate, and binned analyses were conducted to test for associations between clinical data and degree of VC obstruction. RESULTS: VCs from patients with 0 to 2 lifetime revisions had a larger proportion of VC holes obstructed than VCs from patients with 10 or more revisions (p = 0.0484). VCs implanted for less than 3 months had fewer obstructed holes with protruding tissue aggregates than VCs implanted for 13 months or longer (p = 0.0225). Neither duration of implantation nor the number of lifetime revisions was a significant predictor of the degree of VC obstruction in the regression models. In the multinomial regression model, contact of the VCs with the ventricular wall robustly predicted the overall obstruction status of a VC (p = 0.005). In the mixed-effects model, the age of the patient at their first surgery emerged as a significant predictor of obstruction by protruding tissue aggregates (p = 0.002). VCs implanted through the parietal entry site were associated with more holes with nonobstructive growth and fewer empty holes than VCs implanted via other approaches (p = 0.001). CONCLUSIONS: The number of lifetime revisions and duration of implantation are correlated with the degree of VC obstruction but do not predict it. Contact of the VC with the ventricular wall and the age of the patient at their first surgery are predictors of the degree of VC obstruction, while the entry site of the VC correlates with it.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».