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Enregistrement W4407189764 · doi:10.1186/s12883-025-04059-x

Key prognostic risk factors linked to poor functional outcomes in cerebral venous sinus thrombosis: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4407189764 sur OpenAlexaboutno aff
Lili Lin, Senfeng Liu, Wei Wang, Xiaokuo He, Muhammad Hibatullah Romli, Ruthpackiavathy Rajen Durai

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Venous Sinus Thrombosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisModified Rankin ScaleCochrane LibraryCerebral venous sinus thrombosisInternal medicineMEDLINEVenous thrombosisGlasgow Coma ScaleStroke (engine)NeurologyThrombosisSurgeryIschemic strokeIschemiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cerebral venous sinus thrombosis is a rare stroke with several clinical manifestations. Several studies have identified prognostic risk factors associated with poor functional outcomes and established predictive models. This systematic review and meta-analysis assessed the overall effect size of all prognostic risk factors. METHODS: A systematic review was conducted to explore all prognostic risk factors in studies published from the initial to June 2024 among 5 Databases included PubMed / Medline, Scopus, EBSCOhost, Web of Science, and Cochran Library. The quality of the methodology was analyzed using the Newcastle-Ottawa Scale. Data analysis was performed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 29. RESULTS: Sixty-four studies involving 18,958 participants with a mean age of 38.46 years and females 63.03% were included in the quantitative meta-analysis. Functional outcomes were primarily measured using the Modified Rankin Scale (mRS), with scores ≥ 2 or ≥ 3 indicating poor outcomes in 35.00% and 60.00% of studies, respectively. For general information, age (InOR = 0.98, 95% CI 0.53-1.43), intracranial hemorrhage (OR = 3.79, 95% CI 2.77-5.20), and ischemic infarction (OR = 3.18, 95% CI 2.40-4.23) were associated with poor functional outcomes. For general and neurological symptoms, headache (OR = 0.22, 95% CI 0.17-0.29), seizure (OR = 2.74, 95% CI 1.76-4.27), focal deficit (OR = 4.72, 95% CI 3.86-5.78), coma (OR = 11.60, 95% CI 6.12-21.98), and consciousness alteration (OR = 7.07, 95% CI 4.15-12.04) were outstanding factors. The blood biomarkers of NLR (log OR = 1.72, 95% CI 0.96-2.47), lymphocytes (Cohen's d = -0.63, 95 CI -0.78--0.47), and D-dimer (lnOR = 1.34, 95% CI 0.87-1.80) were the three most frequently reported factors. Parenchymal lesion (OR = 4.71, 95% CI 1.12-19.84) and deep cerebral venous thrombosis (OR = 6.30, 95% CI 2.92-13.63) in radiological images were two frequently reported factors. CVST patients with cancer (OR = 3.87, 95% CI 2.95-5.07) or high blood glucose levels (OR = 3.52, 95% CI 1.61-7.68) were associated with poor functional outcomes. In the meta-regression analysis, ischemic infarction (P = 0.032), consciousness alteration (P < 0.001), and NLR (P = 0.015) were associated with mRS prediction. CONCLUSIONS: Pooled effect sizes revealed that ischemic infarction, headache, neurological focal deficit, lymphopenia, and cancer were significantly associated with poor functional outcomes, with low to moderate heterogeneity. Consciousness alterations/deterioration and deep cerebral venous thrombosis were also significant prognostic factors, albeit with substantial heterogeneity. The meta-regression analysis showed that the effect sizes of consciousness alterations/deterioration and NLR increased with worsening mRS scores. Other notable risk factors included age, intracranial hemorrhage, seizures, coma, D-dimer, parenchymal lesions, and hyperglycemia. This systematic review provides a comprehensive overview of the prognostic risk factors for poor functional outcomes in patients undergoing CVST, which can guide clinical decision-making and future research. TRIAL REGISTRATION: This systematic review and meta-analysis has been registered with INPLASY (International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols), and the registration number is INPLASY202480072. The registration period is 14 August 2024.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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