A Systematic Review and Meta-Analysis of Vertebral Artery Injury After Cervical Spine Trauma
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Systematic Review and Meta-Analysis. OBJECTIVE: Identify the incidence, mechanism of injury, investigations, management, and outcomes of Vertebral Artery Injury (VAI) after cervical spine trauma. METHODS: A systematic review and meta-analysis were conducted in accordance with the PRISMA guidelines (PROSPERO-ID CRD42021295265). Three databases were searched (PubMed, SCOPUS, Google Scholar, CINAHL PLUS). Incidence of VAI, investigations to diagnose (Computed Tomography Angiography, Digital Subtraction Angiography, Magnetic Resonance Angiography), stroke incidence, and management paradigms (conservative, antiplatelets, anticoagulants, surgical, endovascular treatment) were delineated. Incidence was calculated using pooled proportions random effects meta-analysis. RESULTS: A total of 44 studies were included (1777 patients). 20-studies (n = 503) included data on trauma type; 75.5% (n = 380) suffered blunt trauma and 24.5% (n = 123) penetrating. The overall incidence of VAI was .95% (95% CI 0.65-1.29). From the 16 studies which reported data on outcomes, 8.87% (95% CI 5.34- 12.99) of patients with VAI had a posterior stroke. Of the 33 studies with investigation data, 91.7% (2929/3629) underwent diagnostic CTA; 7.5% (242/3629) underwent MRA and 3.0% (98/3629) underwent DSA. Management data from 20 papers (n = 475) showed 17.9% (n = 85) undergoing conservative therapy, anticoagulation in 14.1% (n = 67), antiplatelets in 16.4% (n = 78), combined therapy in 25.5% (n = 121) and the rest (n = 124) managed using surgical and endovascular treatments. CONCLUSION: VAI in cervical spine trauma has an approximate posterior circulation stroke risk of 9%. Optimal management paradigms for the prevention and management of VAI are yet to be standardized and require further research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».