Validation of a System to Predict Recanalization After Endovascular Treatment of Intracranial Aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With increasing use of endovascular techniques in the treatment of ruptured and unruptured aneurysms, the issue of obliteration efficacy has become increasingly important. We have previously reported the Aneurysm Recanalization Stratification Scale, which uses accessible predictors including aneurysm-specific factors (size, rupture, and intraluminal thrombosis) and treatment-related features (treatment modality and immediate angiographic result) to predict retreatment risk after endovascular therapy. OBJECTIVE: To assess the external validity of the Aneurysm Recanalization Stratification Scale. METHODS: External validity was assessed in independent cohorts from 4 centers in the United States and Canada where endovascular and open neurovascular procedures are performed, and in a multicenter cohort of 1543 patients. Probability of retreatment stratified by risk score was derived for each center and the combined multicenter cohort. RESULTS: Despite moderate variability in retreatment rate among centers (29.5%, 9.9%, 9.6%, 26.3%, 19.7%, and 18.3%), the Aneurysm Recanalization Stratification Scale demonstrated good predictive value with C-statistics of 0.799, 0.943, 0.780, 0.695, 0.755, and 0.719 for each center and the combined cohort, respectively. Probability of retreatment stratified by risk score for the combined cohort is as follows: -2, 4.9%; -1, 5.7%; 0, 5.8%; 1, 13.1%; 2, 19.2%; 3, 34.9%; 4, 32.7%; 5, 73.2%; 6, 89.5%; and 7, 100.0%. CONCLUSION: Surgical decision-making and patient-centered informed consent require comprehensive and accessible information on treatment efficacy. The Aneurysm Recanalization Stratification Scale is a valid prognostic index. This is the first comprehensive model that has been developed to quantitatively predict retreatment risk following endovascular therapy.
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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 ».