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Enregistrement W4414492119 · doi:10.1055/s-0045-1811661

Practical Clinical Rules for Predicting Complications after Decompressive Craniectomy

2025· article· en· W4414492119 sur OpenAlexaff
Luis Rafael Moscote‐Salazar, Tariq Janjua, Claudia Marcela Restrepo Lugo, William A. Florez-Perdomo, Mariana Beltran-Lopez, Yashwant Sandeep, Amit Agrawal

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Neurotrauma · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecompressive craniectomyComplicationMEDLINEStroke (engine)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decompressive craniectomy (DC) is a well-established intervention for refractory intracranial hypertension caused by traumatic brain injury, malignant stroke, and other acute intracranial processes.[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] While it can significantly reduce mortality, DC is associated with a high rate of postoperative complications, including infection, hemorrhage, hydrocephalus, seizures, and syndrome of the trephined.[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] Current literature brings a list of potential risk factors, but no concise, we strongly believe that a user-friendly clinical rules to help frontline neurosurgeons quickly identify high-risk patients. Moreover, the ability to anticipate complications could improve operative planning, guide postoperative monitoring, and inform discussions with patient families. In this article, we propose seven simple rules that are derived from literature review and clinical reasoning that may help predict complications after DC ([ Table 1 ]). The proposed rules aim to help the provider to guide on complex risk factor data into a manageable set of clinical heuristics. They are not intended as a formal scoring system, and is just a proposal, but as an initial framework to prompt earlier recognition of high-risk patients. This may guide perioperative optimization, such as aggressive pulmonary care, earlier timing of surgery, and tailored cranioplasty planning. Table 1 Proposed clinical rules for predicting complications following DC Rule 1 History of significant pulmonary complications (e.g., chronic obstructive pulmonary disease, recent pneumonia) → associated with increased postoperative pulmonary events and prolonged ventilation Rule 2 When we found a preoperative ICP > 30 mm Hg → linked with poor brain compliance and higher risk of herniation syndromes Rule 3 For any skull defect > 15 cm in diameter → correlates with higher rates of wound complications, paradoxical herniation, and delayed cranioplasty challenges Rule 4 Timing of DC > 72 hours after initial injury → associated with more pronounced cerebral edema, adhesions, and higher infection risk Rule 5 Preoperative osmotic therapy > 48 hours → may indicate ongoing refractory intracranial hypertension and higher likelihood of secondary injury Rule 6 Presence of brainstem compression signs preoperatively (e.g., pupillary asymmetry, posturing) → predicts poor neurologic recovery and increased postoperative instability Rule 7 Poor baseline functional status (mRS ≥ 3) → associated with reduced rehabilitation potential and higher complication burden. Abbreviations: DC, decompressive craniectomy; ICP, intracranial pressure; mRS, modified Ranking scale. Seven pragmatic clinical rules may assist neurosurgeons in anticipating complications after DC. While not a substitute for comprehensive clinical judgment, they offer a starting point for structured perioperative risk assessment. Validation in prospective studies is warranted. We recognize that these rules have many limitations including the absence of prospective validation and the potential variability of complication definitions across studies. We recommend that these rules be tested in multicenter cohorts to assess sensitivity, specificity, and predictive value. 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

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,329 · 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'admission1
Résumé présentnon

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