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Enregistrement W4414451959 · doi:10.1080/02688697.2025.2563127

Risk of post-operative cerebrospinal fluid leak and mortality in surgically managed traumatic brain injury patients: a single centre Canadian experience

2025· article· en· W4414451959 sur OpenAlexaffabout
Melissa Lannon, Shannon Hart, Alexander Mastrolonardo, Arani Kulamurugan, Amanda Martyniuk, Angela Coates, Forough Farrokhyar, Sunjay Sharma

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Neurosurgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryCerebrospinal fluidLeakCerebrospinal fluid leakRisk assessmentYoung adultRetrospective cohort studyIntracranial pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cerebrospinal fluid (CSF) leaks pose significant risks to post-operative neurosurgical patients. has been limited investigation into post-operative CSF leak in trauma patients. The current study aims to provide an overview of the experience at a Canadian Level 1 Trauma Centre with neurosurgically managed traumatic brain injury (TBI) to improve understanding of prognostic factors for development of CSF leak and mortality among these patients. METHODS: A retrospective cohort study was performed at Hamilton General Hospital, a Level 1 Trauma Centre in Hamilton, Ontario. Univariate analyses were performed to determine potential prognostic factors for CSF leak and mortality. A multivariable analysis was conducted to determine prognostic factors for mortality among this cohort. RESULTS: A total of 211 patients were included in the analyses. Of these, 16 patients developed post-operative CSF leak. Univariate analyses determined fracture repair, presence of subdural haematoma or depressed skull fracture, penetrating injuries, mild TBI, increasing pre-operative midline shift, and re-operation were found to independently increase the risk of CSF leak. In-hospital mortality in our cohort was 36%. In univariate analyses increasing age, presence of subdural haematoma, pedestrian versus vehicle collision as mechanism of injury, and TBI severity were independently associated with mortality. In the multivariable analysis, only age and presenting GCS were found to significantly increase odds of mortality among our population. CSF leak was associated with a nearly 4-fold increase in odds of death, however this finding was not statistically significant. CONCLUSION: Age and severity of TBI are important predictors of mortality in neurosurgically managed TBI patients. CSF leak may be an important predictor of mortality, warranting further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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