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Enregistrement W4409373416 · doi:10.1017/cjn.2025.49

The Impact of Low-Cost Customized Cranioplasty Implants in a Low-Income Population: Does Quality of Life Improve?

2025· article· en· W4409373416 sur OpenAlexvenueno aff
Jorge Alberto Cantú-Hernández, César Alessandro Ramos-Delgado, Jesús Alberto Morales‐Gómez, André Maximiliano Ávila-Velázquez, Adriana Montserrat Ferrera-Solís, Omar Guadiana-Ruano, Marco Antonio Villegas-Aguilera, Ángel Raymundo Martínez-Ponce de León

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCranioplastyLow incomeQuality (philosophy)Quality of life (healthcare)PopulationMedicineBusinessNursingEnvironmental healthSurgeryEconomicsDemographic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Individuals undergoing cranioplasty may encounter persistent functional impairments. Quality-of-life (QoL) assessment to address this is essential. This study aims to evaluate the long-term improvement in QoL after a cranioplasty at our center. Methods: In this observational, retrospective study, we assessed the QoL of patients who underwent cranioplasty and could be contacted by our research team. QoL was evaluated using EuroQol-5D-3L and SF-36 scales through phone interviews. We evaluated QoL changes at 3, 6 and 12 months. Friedman’s test and repeated measures ANOVA were used to assess QoL improvement through time. An exploratory analysis to search for possible modifiers of QoL improvement was conducted. Results: We included 28 patients with a median age of 30 (IQR 20−52) years, of whom 19 (79.2%) had a history of trauma. Twenty (71.4%) patients underwent cranioplasty with custom-made 3D-modeled implants. Long-term improvements in general QoL were observed in mobility, self-care, usual activities and pain/discomfort ( p < 0.001). Improvement in SF-36 scores showed significant mean differences in role limitations due to physical health (−32.14, 95% CI −50.37 to −13.91; p < 0.001), role limitations due to emotional problems (−21.43, 95% CI −38.5 to −4.35; p = 0.010) and pain (−9.65, 95% CI −16.36 to −2.93; p = 0.003). There were no significant modifiers of QoL improvement. Conclusion: This study showed promising results about QoL improvement experienced by patients with low-cost customized implants. Further research is necessary to preserve clinical and self-reported improvement and conduct patient-centered neurosurgical care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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