Does Cerebrospinal Fluid Leak in Pituitary Surgery Affect Patient Reported Quality of Life?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endoscopic techniques allow for improved visualization and tumor debulking of pituitary adenomas. More thorough tumor resection, however, can be associated with higher rates of CSF leaks. We set out to determine if CSF leaks influenced patient perceived quality of life outcomes. METHODS: This retrospective study included 152 patients who underwent endoscopic pituitary tumor resection over a 10-year period. QoL was assessed using the SF-36 questionnaire and completed before surgery, 6 weeks and 6 months post-operatively. Statistical analysis was conducted using a equivalence test and a two-way mixed model ANOVA to assess intraoperative CSF leak, postoperative CSF leak, redo surgery, and the use of a lumbar drain. RESULTS: Of the 152 patients, 98 had a potential intraoperative CSF leak. Intra- and postoperative CSF leaks did not significantly impact patient reported QoL outcomes at 6 months following surgery. There was clinical equivalence in mental scores as early as 6 weeks and 6 months for physical scores. There was no statistically significant difference in physical (p-value = 0.975) and mental (p = 0.204) scores for patients who experienced a postoperative CSF leak. There was no statistically significant difference in QoL in the mental and physical scores for patients that received a lumbar drain (physical score p = 0.832; mental score p = 0.915) or redo surgery (physical score p = 0.830; mental score p = 0.204). CONCLUSION: This article demonstrates that CSF leaks do not impact patient-reported QoL outcomes at 6 months post-surgery. This will allow surgeons to better provide insight and counsel patients regarding the relevance of CSF leaks in the setting of pituitary procedures. LEVEL OF EVIDENCE: 3 Laryngoscope, 135:1970-1974, 2025.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».