Uncertainty and Agreement Regarding the Role of Flow Diversion in the Management of Difficult Aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The role of flow diversion in the management of aneurysms remains unknown. We sought to evaluate the community agreement regarding indications for flow diversion. MATERIALS AND METHODS: A portfolio of 35 difficult aneurysm cases was sent to 40 clinicians with varying backgrounds and experience. Responders were asked whether they considered flow diversion a treatment option, whether other options were possible, whether recruitment in a randomized trial would be considered, and to select their final choice. Agreement was studied by using κ statistics. RESULTS: Decisions for flow diversion were more frequent (n = 300, 39%) than decisions to coil (n = 163, 21.2%), to observe (n = 121, 15.7%), to occlude the parent vessel (n = 102, 13.2%), or to clip (n = 66, 8.6%). Sidewall aneurysm morphology was associated with flow diversion as the final choice (P = .001). Interjudge agreement was fair at best (κ <0.3) for all cases and all judges, despite high certainty levels (range, 7.2-8.9 ± 2.0 on a 0-10 scale). Agreement was no better within specialties or with more experience. All patients were judged to have other treatment options. Judges were willing to offer trial participation in 417 of 741 (56.3%) scenarios, more frequently when the aneurysm was sidewall (P = .001) or in the anterior circulation (P = .028). CONCLUSIONS: Individuals did not agree regarding the indications for flow diversion. There is sufficient uncertainty to justify trials designed to protect patients from the potential risks of premature adoption of an innovation.
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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 | 0,127 | 0,373 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».