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Enregistrement W2010693778 · doi:10.1136/neurintsurg-2014-011348

Assessment of intra-aneurysmal flow modification after flow diverter stent placement with four-dimensional flow MRI: a feasibility study

2014· article· en· W2010693778 sur OpenAlexaff
Vítor Mendes Pereira, Olivier Brina, Bénédicte M. A. Delattre, Rafik Ouared, Pierre Bouillot, Gorislav Erceg, Karl Schaller, Karl‐Olof Lövblad, María Isabel Vargas

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlow diverterMedicineFlow (mathematics)StentAneurysmRadiologyBiomedical engineeringSurgeryMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Flow diverter stents (FDS) have been effectively used for the endovascular treatment of sidewall intracranial aneurysms (IAs). Unlike standard endovascular treatments used to exclude directly the aneurysm bulge from the parent vessel, FDS induce reduction in the intra-aneurysmal flow and promote progressive and stable thrombosis therein. The advent of FDS has therefore increased the need for understanding of IA hemodynamics. METHODS: We proposed the use of the most recently evolved four-dimensional (4D) flow MRI technique to evaluate qualitatively and quantitatively post-FDS flow modification in 10 patients. We report intra-aneurysmal velocity measurements and the influence of metal artifacts induced by the stent. RESULTS: An index was defined to quantitatively measure flow changes-namely, the proportional velocity reduction ratio (PVRR)-with ranges from 34.6% to 71.1%. Furthermore, we could compare streamlines characterizing the post-stent flow patterns in five patients in whom the intra-aneurysmal velocity was beyond the visualization threshold of 7.69 cm/s. CONCLUSIONS: Despite metal artifacts and the low velocities involved, 4D flow MRI could be of interest to measure qualitatively and quantitatively flow changes in stented aneurysms. However, further enhancements are required together with further validation work before it can be considered for clinical use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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