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Enregistrement W4403452027 · doi:10.1159/000541937

Cerebral Venous Sinus Thrombosis: Current Updates in the Asian Context

2024· review· en· W4403452027 sur OpenAlexaff
Angel Miraclin T, Deepti Bal, Ivy Sebastian, Sanjith Aaron, Jeyaraj Pandian

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases Extra · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Venous Sinus Thrombosis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Stroke (engine)Intensive care medicineCerebral venous sinus thrombosisVenous thrombosisIncidence (geometry)ThrombosisPediatricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cerebral venous sinus thrombosis (CVT) is a life-threatening cause of stroke in Asian countries. South Asia, comprising of India, Pakistan, and Bangladesh, contributed to 40% of strokes in women. Major CVT registries are from the Western nations, which differs from the Asian countries with respect to epidemiology, gender biases, and risk factors. This review focuses on the various aspects of relevance in evaluation and management of patients with CVT in the Asian context. SUMMARY: The incidence of CVT is higher in Asia than in Western nations. Young age, female gender, especially in pregnancy and puerperal period, and dehydration appear to be the critical risk factors. Tropical infections like malaria, scrub typhus, and flaviviral encephalitis predispose to CVT. There is a higher prevalence of inherited thrombophilia in the Asian cohorts, contributing to prothrombotic states. Anticoagulation and supportive management offer excellent outcomes. Newer anticoagulants are safe and efficacious. In medically refractory cases, endovascular treatment offers modest benefits. Decompressive hemicraniectomy, when done early, offers mortality benefits in patients with large hemorrhagic venous infarctions. KEY MESSAGES: CVT is an important cause of stroke with a high burden in South Asian countries. Establishment of robust registries is the need of the hour to study the natural history, course, and outcomes and to develop management algorithms tailored to the available resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,291 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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