脑膜瘤手术中的不良事件使用治疗-残疾-神经学 (TDN) 分级系统进行分类
Tim Leistner1, Alexis Paul Romain Terrapon2, Isabel Charlotte Hostettler1
1Department of Neurosurgery, HOCH Health Ostschweiz, Kantonsspital St.Gallen, University Teaching and Research Hospital, St.Gallen, Switzerland.
Journal of neuro-oncology
|December 16, 2025
概括
脑膜瘤手术后的不良事件 (AE) 可以通过术前和术后的因素来预测. 多维治疗-残疾-神经学 (TDN) 等级有效地将AE严重程度与患者的结果和住院时间相关联.
科学领域:
- 神经外科 神经外科
- 在瘤学瘤学.
- 临床结果 临床结果
背景情况:
- 脑膜瘤是常见的大脑瘤,通常是良性的,需要仔细管理手术风险.
- 传统的不良事件 (AE) 评级系统可能无法完全捕捉像神经学缺陷这样的致残并发症.
- 多维治疗-残疾-神经学 (TDN) 等级是为了提供更全面的AE评估而开发的.
研究的目的:
- 评估与脑膜瘤患者发生和严重性相关的风险因素.
- 使用TDN分级系统评估AE的后果.
- 确定副作用的预测因素及其对临床结果的影响.
主要方法:
- 脑膜瘤患者单心队列中 (2013-2022) 术前和术后因素的回顾性分析.
- 使用单变量和多变量分析来识别重要变量.
- 与临床结果相关的TDN等级,包括功能状态和住院时间.
主要成果:
- 分析了367名患者;95名出院时和144名随访时的AE被记录.
- 修改的兰金度表,瘤复杂度 (米兰复杂度表) 和手术前栓塞与AE频率相关.
- TDN等级与卡诺夫斯基表现量表和住院时间长度有相关性.
结论:
- 脑膜瘤切除中的AE严重程度,按TDN分级,与住院和功能结果相关.
- 特定的术前和术后因素可以预测AEs的发生和严重程度.
- TDN等级为评估脑膜瘤手术中的AE影响提供了有价值的工具.
