Diagnostic Accuracy of CSF Tap-Test Parameters in Predicting Shunt Responsiveness in Normal Pressure Hydrocephalus: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The cerebrospinal fluid tap test (CSF-TT) is widely used as an ancillary test to select patients with idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (iNPH) for surgical management; however, its diagnostic utility remains unclear. We evaluate the diagnostic utility of CSF-TT in predicting outcomes following shunt surgery. Methods Patients with possible or probable iNPH underwent assessments of gait, urinary, and cognitive function using Boon’s gait scale, iNPH grading scale, TUG score, MoCA, and modified Rankin Scale (mRS) at baseline and 24 hours after CSF-TT. They were offered VP shunt surgery based on clinico-radiological profile, regardless of CSF-TT outcome. Post-operative outcomes were evaluated at 24 weeks, and those who showed a ≥1-point improvement in the mRS were classified shunt responders. The diagnostic performance of various scales was assessed using receiver operating characteristic curves. Results Out of 24 patients who underwent shunting 15 (62.5%) were classified as shunt responders. A one-point reduction in the modified Rankin scale at 24 hours post-CSF-TT had a sensitivity of 53.3% (95% CI: 26.6-78.7) and specificity of 66.7% (95% CI: 29.9-92.5) in predicting shunt responsiveness. Changes in the iNPH score, TUG test score, percentage change in TUG score, Boon’s gait score, and percentage change in Boon’s gait score were not valid predictors since the confidence intervals of the AUROCs crossed 0.5. Conclusion CSF-TT parameters show limited accuracy in predicting shunt responsiveness in patients with iNPH. Our results suggest that about one-third of positive tap tests were false positives, and the test’s sensitivity was only slightly better than random chance in predicting post-operative shunt outcomes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».