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Enregistrement W4409182450 · doi:10.3171/2024.12.peds24437

Management and outcomes of pediatric traumatic brain injury in Nigeria: a systematic review

2025· review· en· W4409182450 sur OpenAlexaff
Joshua Woo, Nicholas Kendall, Zoey Petitt, Temitayo Ayantayo, Olayinka Atilola, Olabamidele A. Ayodele, Chiazor U. Onyia, Sean C. Holden-Kapshuck, Haley G. Kieny, Evaristus E. Nwaribe, Toyin Ayofe Oyemolade, Oluwakemi A. Badejo, Toluyemi A. Malomo, Elizabeth Blackwood, Megan von Isenburg, Olufemi Emmanuel Idowu, Amos O. Adeleye, Adefolarin Obanisola Malomo, M T Shokunbi, Michael M. Haglund, Alvan-Emeka K. Ukachukwu

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEtiologyScopusPsychological interventionTraumatic brain injuryDemographicsMortality ratePresentation (obstetrics)MEDLINEPediatricsEmergency medicinePsychiatryDemographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Traumatic brain injury (TBI) is a leading cause of morbidity and mortality globally, with children in low- and middle-income countries (LMICs) contributing a sizable share. In Nigeria, where there is a large unmet need for neurosurgical interventions for pediatric TBI (pTBI), the mortality rate is reportedly higher than those of their LMIC and high-income counterparts. Thus, a comprehensive, national review of pTBI management and outcomes is needed. This study's objective was to comprehensively investigate the demographics, etiology, management, outcomes, and mortality of pTBI in Nigeria between 1962 and 2023. METHODS: A systematic literature search was conducted of the PubMed, Global Index Medicus, Embase, Scopus, African Journals Online, Web of Science, and Google Scholar databases. Variables included TBI etiology, patient presentation, trauma duration before in-hospital presentation, clinical severity, treatment, outcomes, mortality, and the follow-up period, when available. Temporal trends in the pTBI literature were divided into two epochs, pre-2015 and post-2015, based on the Lancet Commission on Global Surgery report that highlighted improvements needed in surgical care, especially in LMICs. RESULTS: After the elimination of duplicates and two independent screenings, 30 studies encompassing 2234 pediatric patients were included for data extraction. All studies were published between 1971 and 2023. The mean patient age was 7.2 (SD 4.7) years and 65.4% of the patients were male. The most common presentations were loss of consciousness (n = 441, 25.8%) and seizures (n = 234, 13.7%), and the most common etiologies were road traffic accidents (n = 903, 52.2%) and falls from height (n = 560, 32.4%). Most cases were classified as mild TBI (n = 783, 36.7%), and their share increased progressively over the time periods. Most patients received nonoperative management (n = 399, 60.1%). For those who underwent operative management, the most common procedure was a craniectomy or craniotomy (n = 99, 37.4%). Seizure disorder was the most common neurological complication. The overall weighted mortality rate was 10.2%, which remained relatively stable over the two time periods. CONCLUSIONS: This study elucidates important characteristics of pTBI patients in Nigeria and how these characteristics have changed over time. While incomplete and missing data remain a limitation, this study highlights an overall decrease in severe pTBI burden over time, with a reduction of cases attributable to road traffic accidents.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,330
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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