Risk factors of cerebrospinal fluid leakage after neuroendoscopic transsphenoidal pituitary adenoma resection: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cerebro spinal fluid (CSF) leakage is common and might lead to severe postoperative complications after endoscopic transsphenoidal pituitary adenoma resection. However, the risk factors of postoperative CSF leakage are still controversial. This article presents a systematic review to explore the explicit risk factors of CSF leakage after endoscopic transsphenoidal pituitary adenomere section. Methods: PRISMA and AMSTAR guidelines were followed to assess the methodological quality of the systematic review. PubMed, Medline, Embase, Web of Science, Cochrane, Clinical Trails, CNKI, CBM, Wan Fang, and VIP databases were searched for all studies on postoperative CSF leak risk factors. The quality of the included studies was assessed by the Newcastle-Ottawa scale. Review Manager 5.4 software was used to calculate the pooled effect size of potential factors with statistical significance. Results: A total of 6775 patients with pituitary adenoma across 18 articles were included, containing 482 cases of postoperative CSF leakage (accounting for 7.11%). All of the articles had a quality score > 5, indicating good quality. Meta-analysis showed that an increased risk of CSF leak was found for higher levels of BMI (MD=1.91, 95% CI (0.86,2.96), bigger tumor size [OR=4.93, 95% CI (1.41,17.26)], greater tumor invasion (OR=3.01, 95% CI (1.71, 5.31), the harder texture of tumor [OR=2.65, 95% CI (1.95,3.62)], intraoperative cerebrospinal fluid leakage [OR=5.61, 95% CI (3.53,8.90)], multiple operations [OR=2.27, 95% CI (1.60,3.23)]. Conclusion: BMI, multiple operations, tumor size, tumor invasion, hard texture, and intraoperative cerebrospinal fluid leakage are the risk factors of postoperative CSF leakage. Clinical doctors should pay attention to these risk factors, and conduct strict skull base reconstruction and careful postoperative management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».