Optimal Timing in Cervical Spinal Cord Injury: A Comprehensive Meta-Analysis of Ultra-Early Surgical Intervention Within Five Hours
Notice bibliographique
Résumé
The optimal timing of surgery for cervical spinal cord injuries (SCI) and its impact on neurological recovery continue to be subjects of debate. This systematic review and meta-analysis aims to consolidate and assess the existing evidence regarding the efficacy of ultra-early decompression surgery in improving clinical outcomes after cervical SCI. A search was conducted in PubMed, Embase, Cochrane, and CINAHL databases from inception until September 18, 2023, focusing on human studies. The groups were categorized into ultra-early decompression (decompression surgery ≤ 5 hours post-injury) and a control group (decompression surgery between 5-24 hours post-injury). A random effects meta-analysis was performed on all studies using R Studio. Outcomes were reported as effect size (OR, treatment effect, and 95% CI. Of the 140 patients, 63 (45%) underwent decompression ≤ 5 hours, while 77 (55%) underwent decompression > 5 hours post-injury. Analysis using the OR model showed no statistically significant difference in the odds of neurological improvement between the ultra-early group and the early group (OR = 1.33, 95% CI: 0.22-8.18, p = 0.761). This study did not observe significant neurological improvement among cervical SCI patients who underwent decompression within five hours. Due to the scarcity of literature on the ultra-early decompression of cervical SCI, this study underscores the necessity for additional investigation into the potential benefits of earlier interventions for cervical SCI to enhance patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».