Middle meningeal artery embolization for chronic subdural hematoma: Does statin therapy improve outcomes? A propensity score-matched analysis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundChronic subdural hematoma (cSDH) is a common condition in older adults, often treated with surgical-evacuation, though recurrence rates can reach 30%. Middle meningeal artery embolization (MMAE) has emerged as a treatment alternative. Statins have been explored as adjunct therapies, but literature regarding their combined use with MMAE is limited.MethodsUsing TriNetX platform, we divided patients with cSDH who underwent MMAE into two groups: with adjuvant statins and without. Additionally, we divided patients with cSDH who underwent MMAE + Surgery into two groups: with adjuvant statins and without. Propensity score matching was conducted to minimize baseline differences. Primary outcomes included unplanned readmissions, surgical-evacuations, and mortality within 6 months of diagnosis.ResultsWe identified 2371 patients with cSDH who underwent MMAE, 1631 underwent MMAE alone, and 740 underwent MMAE + Surgery. Among MMAE alone group, 393 patients received statin therapy. While MMAE + Surgery group had 188 patients who received statin therapy. There was no significant difference in unplanned readmission rates between statin and nonstatin groups among MMAE alone group (36.6% vs. 39.7%; odds ratio (OR): 0.88; 95% confidence interval (CI): 0.66-1.17; P = 0.375). Similarly, rates of surgical-evacuation and mortality were comparable between the two groups; to MMAE + Surgery group's results were similar. There was no significant difference in unplanned readmission rates between statin and nonstatin groups (38.2% vs. 33.7%; OR: 1.22; 95% CI: 0.79-1.88; P = 0.377). Repeat surgical-evacuation and mortality rates were comparable.ConclusionThis study demonstrates that adding statins to MMAE does not improve outcomes in terms of the studied outcomes. While MMAE remains an effective treatment, the role of adjunct medical therapies requires further investigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».