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Enregistrement W4403454644 · doi:10.1016/j.lana.2024.100915

Clinical profile of patients with acute traumatic brain injury undergoing cranial surgery in the United States: report from the 18-centre TRACK-TBI cohort study

2024· article· en· W4403454644 sur OpenAlexaff
John K. Yue, John H. Kanter, Jason Barber, Michael C. Huang, Thomas A. van Essen, Mahmoud Elguindy, Brandon Foreman, Frederick K. Korley, Patrick Belton, Dana Pisică, Young Moo Lee, Ryan S. Kitagawa, Mary J. Vassar, Xiaoying Sun, Gabriela Satris, Justin C. Wong, Adam R. Ferguson, J. Russell Huie, Kevin Wang, Hansen Deng, Vincent Y. Wang, Yelena G. Bodien, Sabrina R. Taylor, Debbie Y. Madhok, Michael McCrea, Laura B. Ngwenya, Anthony M. DiGiorgio, Phiroz E. Tarapore, Murray B. Stein, Ava M. Puccio, Joseph T. Giacino, Ramon Diaz‐Arrastia, Hester F. Lingsma, Pratik Mukherjee, Esther L. Yuh, Claudia S. Robertson, David Menon, Andrew I.R. Maas, Amy J. Markowitz, Sonia Jain, David O. Okonkwo, Nancy Temkin, Geoffrey T. Manley

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesU.S. Department of DefenseU.S. ArmyUniversity of California, San FranciscoOne MindNeurosurgery Research and Education FoundationNational Institute of Neurological Disorders and StrokeAbbott Laboratories
Mots-clésTraumatic brain injuryMedicineCohortSurgeryInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Contemporary surgical practices for traumatic brain injury (TBI) remain unclear. We describe the clinical profile of an 18-centre US TBI cohort with cranial surgery. Methods: The prospective, observational Transforming Research and Clinical Knowledge in Traumatic Brain Injury Study (2014-2018; ClinicalTrials.gov #NCT02119182) enrolled subjects who presented to trauma centre and received head computed tomography within 24-h (h) post-TBI. We performed a secondary data analysis in subjects aged ≥17-years with hospitalisation. Clinical characteristics, surgery type/timing, hospital and six-month outcomes were reported. Findings: Of 2032 subjects (age: mean = 41.4-years, range = 17-89-years; male = 71% female = 29%), 260 underwent cranial surgery, comprising 65% decompressive craniectomy, 23% craniotomy, 12% other surgery. Subjects with surgery (vs. without surgery) presented with worse neurological injury (median Glasgow Coma Scale = 6 vs. 15; midline shift ≥5 mm: 48% vs. 2%; cisternal effacement: 61% vs. 4%; p < 0.0001). Median time-to-craniectomy/craniotomy was 1.8 h (interquartile range = 1.1-5.0 h), and 67% underwent intracranial pressure monitoring. Seventy-three percent of subjects with decompressive craniectomy and 58% of subjects with craniotomy had ≥3 intracranial lesion types. Decompressive craniectomy (vs. craniotomy) was associated with intracranial injury severity (median Rotterdam Score = 4 vs. 3, p < 0.0001), intensive care length of stay (median = 13 vs. 4-days, p = 0.0002), and six-month unfavourable outcome (62% vs. 30%; p = 0.0001). Earlier time-to-craniectomy was associated with intracranial injury severity. Interpretation: In a large representative cohort of patients hospitalised with TBI, surgical decision-making and time-to-surgery aligned with intracranial injury severity. Multifocal TBIs predominated in patients with cranial surgery. These findings summarise current TBI surgical practice across US trauma centres and provide the foundation for analyses in targeted subpopulations. Funding: National Institute of Neurological Disorders and Stroke; US Department of Defense; Neurosurgery Research and Education Foundation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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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