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Enregistrement W1595133415 · doi:10.1177/15910199050110s104

Therapeutic Management of Cerebral Arteriovenous Malformations. Present Role of Interventional Neuroradiology

2005· article· en· W1595133415 sur OpenAlexaboutno aff
Fernando Viñuela, Gary Duckwiler, Reza Jahan, Yuichi Murayama

Notice bibliographique

RevueInterventional Neuroradiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuroradiologyInterventional neuroradiologyIntracranial Arteriovenous MalformationsEmbolizationArteriovenous malformationRadiologyNeuroimagingMagnetic resonance imagingInterventional radiologyCerebral angiographyNeurologyAngiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter summarizes the authors' experience in the endovascular therapy of cerebral arteriovenous malformations (AVMs). This clinical series includes 660 patients treated from 1980 to 2005. The first 148 patients were treated at University Hospital, in London, Ontario Canada, in association with Drs. Allan Fox, Dave Pelz, John Girvin and Charles Drake. The next 512 patients were treated at UCLA Medical Center, Los Angeles, California in association with Drs. Gary Duckwiler, Reza Jahan, Jacques Dion, Pierre Gobin, Neil Martin and John Frazee. Only patients treated with superselective endovascular/intraoperative catheterization and embolization of avm arterial feeders were included. Cerebral arteriovenous malformations treated by non-selective injection of beads in ICA or vertebral arteries were excluded. Modern neuroimaging modalities associated to the anatomical, topographic and functional evaluations of cerebral avms such as brain CT and CTA, MRI, MRA and functional MRI are all utilized at UCLA Medical Center. They have become essential in the therapeutic management of avms closely related to cerebral eloquent areas (figure 1).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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