Incidence and management of posterior fossa syndrome in children at a tertiary care hospital in Karachi: A 10-year retrospective cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Approximately 60% of pediatric central nervous system (CNS) tumors originate within the posterior fossa. Posterior Fossa Syndrome (PFS), also known as Cerebellar Mutism Syndrome, is a major and sometimes devastating complication of posterior fossa surgery. The incidence of posterior fossa syndrome varies from 10%–48% in reported studies. This study aims to report the incidence and risk factors of PFS along with the role of occupational therapy, speech therapy, and zolpidem in alleviating the symptoms. Methods Patients were included if they were ≤ 18 years old, developed PFS after posterior fossa tumor resection, and were treated between 2014 and 2023 at Aga Khan University Hospital. Data was collected retrospectively by chart review and included symptoms, radiological findings, histopathology, management, and outcomes. Results One hundred and sixty-eight patients with posterior fossa tumors were identified; 116 were males with a median age of 8 years. Tumor location was cerebellar hemisphere in 78 (46.4%) patients, fourth ventricle in 76 (45.2%), cerebellar peduncle in 8 (4.8%), and pons in 6 (3.6%). Medulloblastoma was the most common tumor (37.5%). Of the 168 patients, 63 (37.5%) developed PFS, and the incidence was higher in male patients (P = .001), IVth ventricular tumors (P < .001), and medulloblastomas (P < .001). There was a greater likelihood of improved speech in those treated with speech therapy along with zolpidem (P < .001). Conclusion The incidence of PFS after tumor resection is high in our setting. Patients treated with zolpidem showed significant improvement. The role of this medication should be confirmed in prospective clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».