Current trends in the surgical management of spontaneous lobar intracerebral hemorrhage in Canada: A nationwide survey
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: The Early Minimally Invasive Removal of Intracerebral Hemorrhage (ENRICH) trial demonstrated that minimally invasive surgery to treat spontaneous lobar intracerebral hemorrhage (ICH) improved functional outcomes. We aimed to explore current management trends for spontaneous lobar ICH in Canada to assess practice patterns and determine whether further randomized controlled trials are needed to clarify the role of surgical intervention. Methods: Neurologists, neurosurgeons, physiatrists and trainees in these specialties were invited to complete a 16-question survey exploring three areas: (1) current management for spontaneous lobar ICH at their institution, (2) perceived influence of ENRICH on their practice and (3) perceived need for additional clinical trial data. Standard descriptive statistics were used to report categorical variables. The χ 2 test was used to compare responses across specialties and career stages. Results: The survey was sent to 433 physicians, and 101 (23.3%) responded. Sixty-eight percent of participants reported that prior to publication of the ENRICH trial, spontaneous lobar ICH was primarily managed conservatively, with surgery reserved for life-threatening situations. Forty-three percent of participants did not foresee a significant increase in surgical intervention at their institution. Of neurosurgical respondents, 33% remained hesitant to offer surgical intervention beyond lifesaving operations. Only 5% reported routinely using specifically designed technologies to evacuate ICH. Seventy percent reported that another randomized controlled trial comparing nonsurgical to surgical management for spontaneous lobar ICH is needed. Conclusions: There is significant practice variability in the management of spontaneous lobar ICH across Canadian institutions, stressing the need for additional clinical trial data to determine the role of surgical intervention.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».