Notice bibliographique
Résumé
Background: Perioperative stroke is a rare but serious complication of spinal surgery. However, it has been reported that there are multiple risk factors that contribute to postoperative stroke, but still remains controversial. The aim of this study is to investigate the risk factors of stroke after spinal surgery. Methods: A systematic search of relevant articles is published in PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library and Clinical Trials databases until August 2022. According to the inclusion and exclusion criteria, two reviewers independently performed literature screening, data extraction and quality assessment of the obtained literature. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score was used for quality assessment, and STATA 16.0 software was used for meta-analysis. Results: A total of 1706 relevant articles were initially identified and 13 articles were finally included in this study for data extraction and meta-analysis. The meta-analysis showed that advanced age, hypertension and diabetes mellitus were the risk factors for stroke after spinal operation. The OR values (95%CI) of these three factors were 3.36 (1.81, 6.24), 1.61 (1.26, 2.06) and 2.07 (1.23, 3.49) respectively. Conclusions: Advanced age, hypertension and diabetes mellitus are the current risk factors for postoperative cerebrovascular accidents (CVA).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».