Subtotal tumor resection as a predictor of post-resection hydrocephalus in pediatric patients with posterior fossa tumors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pediatric posterior fossa tumor (PFT) resection is frequently complicated by postoperative hydrocephalus. Previous hydrocephalus risk stratification tools demonstrate limited performance in external validation and do not account for important intra- and post-operative variables. We aimed to evaluate additional risk factors for post-resection hydrocephalus to improve risk-stratification. METHODS: We conducted a retrospective analysis of pediatric patients who underwent resection of primary PFT's at our institution (January 2016-June 2024). We collected perioperative variables thought to influence hydrocephalus risk. The primary outcome was permanent CSF diversion within 6 months after resection. We used univariable and multivariable logistic regression with bidirectional stepwise selection to identify predictors of post-resection hydrocephalus. RESULTS: residual tumor) as independent predictors of post-resection hydrocephalus on multivariable regression. STR exhibited an odds ratio of 8.25 (95% CI 2.72-26.84; p < 0.001), highlighting its strong association with the need for permanent CSF diversion. A scoring tool that incorporated STR and an age cutoff of < 5 years improved the discriminative performance (area under the ROC curve = 0.826) compared to the modified Canadian Preoperative Prediction Rule for Hydrocephalus (AUC = 0.720). CONCLUSIONS: These findings suggest STR is associated with increased risk of persistent hydrocephalus and emphasize careful intraoperative decision-making when pursuing incomplete resection. Future multicenter studies will be necessary to validate this framework and to further elucidate how STR, in conjunction with age and hydrocephalus severity, can be leveraged to optimize treatment strategies in diverse healthcare settings.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».