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Enregistrement W4398168454 · doi:10.1227/neu.0000000000002982

Clinical and Imaging Characteristics, Care Pathways, and Outcomes of Traumatic Epidural Hematomas: A Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research in Traumatic Brain Injury Study

2024· article· en· W4398168454 sur OpenAlexaff
Dana Pisică, Victor Volovici, John K. Yue, Thomas A. van Essen, Hugo F. den Boogert, Thijs Vande Vyvere, Iain Haitsma, Daan Nieboer, Amy J. Markowitz, Esther L. Yuh, Ewout W. Steyerberg, Wilco C. Peul, Clemens M.F. Dirven, David Menon, Geoffrey T. Manley, Andrew I.R. Maas, Hester F. Lingsma

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesNeuroTrauma SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthHersenstichtingNational Metal and Materials Technology CenterGlaxoSmithKlineNeurosurgery Research and Education FoundationOne MindIntegra LifeSciencesZNS - Hannelore Kohl StiftungU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineTraumatic brain injuryEpidural hematomaAnesthesiaIntensive care medicineHematomaSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Guideline recommendations for surgical management of traumatic epidural hematomas (EDHs) do not directly address EDHs that co-occur with other intracranial hematomas; the relative rates of isolated vs nonisolated EDHs and guideline adherence are unknown. We describe characteristics of a contemporary cohort of patients with EDHs and identify factors influencing acute surgery. METHODS: This research was conducted within the longitudinal, observational Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research in Traumatic Brain Injury cohort study which prospectively enrolled patients with traumatic brain injury from 65 hospitals in 18 European countries from 2014 to 2017. All patients with EDH on the first scan were included. We describe clinical, imaging, management, and outcome characteristics and assess associations between site and baseline characteristics and acute EDH surgery, using regression modeling. RESULTS: In 461 patients with EDH, median age was 41 years (IQR 24-56), 76% were male, and median EDH volume was 5 cm 3 (IQR 2-20). Concomitant acute subdural hematomas (ASDHs) and/or intraparenchymal hemorrhages were present in 328/461 patients (71%). Acute surgery was performed in 99/461 patients (21%), including 70/86 with EDH volume ≥30 cm 3 (81%). Larger EDH volumes (odds ratio [OR] 1.19 [95% CI 1.14-1.24] per cm 3 below 30 cm 3 ), smaller ASDH volumes (OR 0.93 [95% CI 0.88-0.97] per cm 3 ), and midline shift (OR 6.63 [95% CI 1.99-22.15]) were associated with acute surgery; between-site variation was observed (median OR 2.08 [95% CI 1.01-3.48]). Six-month Glasgow Outcome Scale-Extended scores ≥5 occurred in 289/389 patients (74%); 41/389 (11%) died. CONCLUSION: Isolated EDHs are relatively infrequent, and two-thirds of patients harbor concomitant ASDHs and/or intraparenchymal hemorrhages. EDHs ≥30 cm 3 are generally evacuated early, adhering to Brain Trauma Foundation guidelines. For heterogeneous intracranial pathology, surgical decision-making is related to clinical status and overall lesion burden. Further research should examine the optimal surgical management of EDH with concomitant lesions in traumatic brain injury, to inform updated guidelines.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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