FIVE-L Classification of Bone Flap Handling in Decompressive Craniectomy
Notice bibliographique
Résumé
Decompressive craniectomy (DC) is a well-recognized intervention for the management of elevated intracranial pressure following severe traumatic brain injury, stroke, or other causes of malignant cerebral edema.[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] An important intraoperative consideration is how to handle the bone flap after removal.[ 4 ] Current strategies vary widely based on institutional resources, surgeon preference, and patient-specific factors.[ 5 ] [ 6 ] A novel classification system FIVE-L to standardize bone flap handling strategies, improve intraoperative decision-making, and support surgical education can help in following the patients. The FIVE-L classification has five grades (L1 to L5) and each one represents specific strategy of bone handling ([ Fig. 1 ], [ Table 1 ]). Table 1 FIVE-L classification: bone flap handling strategies Grade Strategy Notes L1 Leave in situ Rarely used; associated with higher infection risk if skin integrity is compromised. May be used in selected cases where swelling is minimal L2 Lock in abdomen Subcutaneous abdominal storage; low-cost, biologically safe; risk of resorption or infection at storage site. Common in resource-limited settings L3 Laboratory freeze Cryopreservation in sterile bone bank; reduces infection risk but requires specialized infrastructure. Often preferred in high-income settings L4 Lose (discard) Reserved for contaminated or necrotic bone. Followed by delayed cranioplasty with synthetic material L5 Load implant Immediate synthetic cranioplasty using PEEK, PMMA, or titanium. Avoids second surgery but increases cost and operative time Abbreviations: PEEK, polyetheretherketone; PMMA, polymethylmethacrylate. Fig. 1 FIVE-L classification: bone flap handling. This classification can be implemented intraoperatively as a decision-making guide and retrospectively to categorize DC procedures for research, auditing, or quality improvement purposes. The FIVE-L classification provides a practical approach to bone flap management in DC. In addition, it allows neurosurgeons to select an appropriate strategy based on patient condition, infection risk, infrastructure, and available materials. It also facilitates retrospective research, surgical audit, and the development of institutional protocols. In other words, each strategy has advantages and limitations. For example, while laboratory freezing (L3) offers excellent sterility, it is not always feasible in low-resource settings, where locking the flap in the abdomen (L2) may be more appropriate. Furthermore, an immediate implantation with synthetic materials (L5) is optimal in select cases but requires careful patient selection and additional resources. We believe that implementing the FIVE-L classification is a practical tool for intraoperative decision-making and postoperative planning in DC. It supports safer, evidence-based, and globally adaptable neurosurgical practice. Publication History Article published online: 22 September 2025 © 2025. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution License, permitting unrestricted use, distribution, and reproduction so long as the original work is properly cited. (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) Thieme Medical and Scientific Publishers Pvt. Ltd. A-12, 2nd Floor, Sector 2, Noida-201301 UP, India
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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 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».