Duplex Ultrasound Screening for Deep Venous Thrombosis in Patients Undergoing Craniotomy for Intracranial Tumors: A Single Institutional Series
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The frequency of duplex ultrasound screening (DUS) for deep vein thrombosis (DVT) in patients with brain tumors undergoing craniotomy is center-specific. We evaluated clinical conditions that increase the tendency to perform DUS, focusing on tumor type. METHODS: This is a single-center retrospective analysis to assess the association of intracranial tumor type with DVT as a major decision-making indicator for DUS. A primary analysis investigated the association between tumor pathology and preoperative DVT, and a secondary analysis investigated the development of DVT postoperatively. Confounding factors were defined and included in both analyses. RESULTS: Among 1478 patients, 751 had preoperative DUS and 35 (5%) had DVT. No significant difference in the odds of preoperative DVT was observed between patients having malignant glioma versus benign tumors (odds ratio [OR; 95% CI]: 1.68 [0.65, 4.35], P = 0.29), or metastatic tumors versus benign tumors (OR: 2.10; 95% CI: 0.75-5.89; P = 0.16). Among patients with negative preoperative DUS, 93 underwent postoperative evaluation and 20 (22%) were diagnosed with postoperative DVT. Malignant glioma or (OR: 1.69; 95% CI: 0.36-7.84; P = 0.50) metastatic tumors (OR: 1.84; 95% CI: 0.29-11.5; P = 0.52) were not associated with postoperative DVT versus benign tumors. CONCLUSION: Brain tumor pathology may not increase the risk for DVT and may not be a good indicator for the selection of patients for DVT screening with DUS. The incidence of DVT in selective preoperative DUS was similar to studies that performed DUS on all patients. Further studies across multiple institutions are needed to develop criteria for DUS in brain tumor surgery.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».