Predictors of Postoperative Bleeding After Cranial Surgery: The Role of Perioperative and Tumor-Related Factors
Notice bibliographique
Résumé
Postoperative hemorrhage (POH) is a rare but serious complication of cranial neurosurgery, often resulting in neurological deterioration and necessitating urgent surgical intervention. Despite its clinical relevance, POH remains underreported and insufficiently understood. This study aimed to identify potential risk factors including perioperative variables and tumor-related characteristics associated with POH requiring surgical evacuation. A total of 1862 cranial tumor procedures were performed in our department over a 10-year period. Data on perioperative parameters and tumor characteristics were retrospectively collected and analyzed. Statistical analyses were conducted to assess associations of them to POH. Statistical analysis revealed several peri- and postoperative variables significantly associated with POH in univariate analyses. These included intraoperative blood loss (p = 0.012) and length of postoperative hospital stay (p = 0.016). Furthermore, the outcomes measured using the Glasgow Outcome Scale (p < 0.001) and the Karnofsky Performance Scale (p < 0.001) showed also statistical relevance as a result of postoperative bleeding in these patients. The findings suggest that specific perioperative factors particularly intraoperative blood loss are associated with an increased risk of POH after intracranial tumor surgery. Additionally, prolonged hospitalization and worsened functional outcomes were linked to the occurrence of postoperative hemorrhage. In contrast, tumor-specific characteristics and routine laboratory values showed no significant association with hemorrhagic complications in this cohort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».