The critical clock – re-evaluating optimal timing of surgery for brainstem cavernous malformations
Notice bibliographique
Résumé
Brainstem cavernous malformations (BSCMs) often present with haemorrhage, but the optimal timing for microsurgical intervention remains unclear. This study aims to explore how intervention timing relates to neurological outcomes in haemorrhagic BSCM patients undergoing microsurgery, offering insights for clinical decisions. Methods: A total of 293 consecutive patients diagnosed with BSCMs, who underwent microsurgery were identified between March 2011 and January 2023 at two comprehensive centres in China, with a postoperative follow-up duration exceeding 6 months. Utilizing logistic regression models with restricted cubic splines, distinct time groups were identified. Subsequently, matching weight analysis compared these groups in terms of outcomes, new haemorrhage rates, cranial nerve deficits, and perioperative complications. The primary outcome was an unfavourable outcome, which was defined as a mRS score greater than 2 at the latest follow-up. Results: Among the 293 patients, 48.5% were female, median age was (39.9 ± 14.3) years, and median haemorrhage-to-treatment time was 42 days. Patients were categorized into acute (≤21 days), subacute (22–42 days), and delay (>42 days) intervention groups. After matching, 186 patients were analyzed. Adjusted analysis showed lower unfavourable outcome rates for acute [adjusted odds ratio (OR), 0.73; 95% CI, 0.65–0.82; P<0.001] and subacute (adjusted OR, 0.83; 95% CI, 0.72–0.95; P = 0.007) groups compared to the delay group. Subacute intervention led to fewer cranial nerve deficits (adjusted OR, 0.76; 95% CI, 0.66–0.88, P<0.001). New haemorrhage incidence didn’t significantly differ among groups. Conclusions: For haemorrhagic BSCMs patients, delayed microsurgical intervention that exceeded 42 days after a prior haemorrhage were associated with an increased risk of unfavourable neurological outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».