Intracranial saccular aneurysm enlargement determined using serial magnetic resonance angiography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: The goal of this study was to determine the frequency of enlargement of unruptured intracranial aneurysms by using serial magnetic resonance (MR) angiography and to investigate whether aneurysm characteristics and demographic factors predict changes in aneurysm size. METHODS: A retrospective review of MR angiograms obtained in 57 patients with 62 unruptured, untreated saccular aneurysms was performed. Fifty-five of the 57 patients had no history of subarachnoid hemorrhage. The means of three measurements of the maximum diameters of these lesions on MR source images defined the aneurysm size. The median follow-up period was 47 months (mean 50 months, range 17-90 months). No aneurysm ruptured during the follow-up period. Four patients (7%) harbored aneurysms that had increased in size. No aneurysms smaller than 9 mm in diameter grew larger, whereas four (44%) of the nine aneurysms with initial diameters of 9 mm or larger increased in size. Factors that predicted aneurysm growth included the size of the lesion (p < 0.001) and the presence of multiple lobes (p = 0.021). The location of the aneurysm did not predict an increased risk of enlargement. CONCLUSIONS: Patients with medium-sized or large aneurysms and patients harboring aneurysms with multiple lobes may be at increased risk for aneurysm growth and should be followed up with MR imaging if the aneurysm is left untreated.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».