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Enregistrement W4385398369 · doi:10.1136/jnis-2023-snis.21

O-021 Concurrent middle meningeal artery embolization for treatment of chronic subdural hematomas

2023· article· en· W4385398369 sur OpenAlexfundno aff
W. Salah, Cordell M. Baker, J. T. Scoville, J Hunsaker, Christopher S. Ogilvy, Justin M. Moore, Howard A. Riina, Elad I. Levy, Alejandro M Spiotta, Brian T. Jankowitz, C. Michael Cawley, Alex A Khalessi, O Tanweer, Ricardó A. Hanel, Bradley A. Gross, O Kuybu, Alex Nguyen Hoang, Ammad A. Baig, M Khorasanizadeh, A. Méndez, Gustavo M Cortez, Jason M. Davies, Sandra Narayanan, Brian M. Howard, Michael J. Lang, Adnan H. Siddiqui, Ajith J. Thomas, Peter Kan, Jan‐Karl Burkhardt, Mohamed M. Salem, Ramesh Grandhi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurosurgical Procedures and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoSchool of Medicine, New York UniversityYork UniversityUniversity of South CarolinaUniversity of WashingtonEmory University
Mots-clésMedicinePerioperativeSurgeryModified Rankin ScaleEmbolizationNeurosurgeryHematomaCohortInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3></h3> Non-acute subdural hematomas (NASHs) are expected to be the most common cranial neurosurgery pathology encountered by the year 2030. Treatment with surgical evacuation may be necessary, but the rate of recurrence after surgical intervention has been reported to be as high as 30%. Minimally invasive middle meningeal artery embolization (MMAe) during the perioperative period has been posited as an adjunctive treatment to decrease recurrence after surgical evacuation of NASH. The authors evaluated the safety and efficacy of MMAe in a multi-institutional cohort. Data from 145 patients with NASH who underwent surgical evacuation and concurrent MMA embolization in the perioperative period were retrospectively collected from 15 institutions. The primary outcome was rates of NASH recurrence requiring repeat surgical intervention. We collected clinical data including use of anticoagulants and/or antiplatelets, prior treatment of NASH, and perioperative platelet counts; treatment data including anesthesia type, type of embolic agent, length of hospital stay, and access type; and radiographic data including laterality of the NASH, presence of subdural membranes, MMA size, presence of dangerous collaterals, and median width of the NASH at initial presentation, after evacuation, and at 90-day follow-up. This data can be seen in table 1. Radiographic features of the NASHs at last follow-up were included size reductions/improvements. Radiographic features at last follow-up are summarized in table 2. Outcomes data collected included: mortality, adverse events, and modified Rankin Scale (mRS) score at last follow-up, results can be seen in table 3. The median preoperative hematoma width was 18 mm, and subdural membranes were present on imaging in 87% of patients. At 90-day follow-up, the median NASH width was 6 mm, and 51% of patients had at least a 50% decrease of NASH size. At last clinical follow up, 87% had the same or improved mRS score. Eight percent of treated NASHs had recurrence requiring additional surgery. The total all-cause mortality was 6%. This study provides evidence from a multi-institutional cohort that performing concurrent MMAe in the perioperative period as an adjunct to surgical evacuation is a safe and effective means to reduce surgical recurrence in patients with NASHs. <h3>Disclosures</h3> <b>W. Salah:</b> None. <b>C. Baker:</b> None. <b>J. Scoville:</b> None. <b>J. Hunsaker:</b> None. <b>C. Ogilvy:</b> None. <b>J. Moore:</b> None. <b>H. Riina:</b> None. <b>E. Levy:</b> None. <b>A. Spiotta:</b> None. <b>B. Jankowitz:</b> None. <b>C. Cawley:</b> None. <b>A. Khalessi:</b> None. <b>O. Tanweer:</b> None. <b>R. Hanel:</b> None. <b>B. Gross:</b> None. <b>O. Kuybu:</b> None. <b>A. Nguyen Hoang:</b> None. <b>A. Baig:</b> None. <b>M. Khorasanizadeh:</b> None. <b>A. Mendez:</b> None. <b>G. Cortez:</b> None. <b>J. Davies:</b> None. <b>S. Narayanan:</b> None. <b>B. Howard:</b> None. <b>M. Lang:</b> None. <b>A. Siddiqui:</b> None. <b>A. Thomas:</b> None. <b>P. Kan:</b> None. <b>J. Burkhardt:</b> None. <b>M. Salem:</b> None. <b>R. Grandhi:</b> None.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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