P.153 Predictors and clinical outcomes of postoperative cerebro spinal fluid leak after endoscopic endonasal skull base surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to identify risk factors for postoperative cerebrospinal fluid (CSF) leaks and assess their outcomes following endoscopic endonasal approach (EEA) for resection of skull base tumors. Methods: A retrospective review was conducted of patients who underwent EEA for resection of intradural pathology between October 2001 and October 2023. Data on demographics, approach type, reconstruction technique, tumor pathology, complications and outcomes were analyzed. Results: A total of 542 patients were included, with 80.1% undergoing surgery for sellar or suprasellar pathology. Lumbar drains were used in 14.9%, and dural sealants in 57.7%. Forty patients (7.3%) developed postoperative CSF leaks, with the highest rate in sellar or suprasellar lesions (5.9%). CSF leaks were associated with longer hospital stays (p < 0.001), higher 30-day readmission rates (p < 0.001), increased sepsis risk (p = 0.021), and higher rates of diabetes insipidus (p < 0.001). Lumbar drains increased the incidence of CSF leaks (p = 0.021), while nasoseptal flap reconstruction reduced leak rates (p = 0.0015). Higher BMI and intraoperative CSF leaks were also significant risk factors (p = 0.001) Conclusions: CSF leaks are associated with increased complications and extended hospital stays, highlighting the need for vigilant intraoperative monitoring and targeted strategies.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».