PHASES Score for Prediction of Intracranial Aneurysm Growth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Growth of an intracranial aneurysm occurs in around 10% of patients at 2-year follow-up imaging and may be associated with aneurysm rupture. We investigated whether PHASES, a score providing absolute risks of aneurysm rupture based on 6 easily retrievable risk factors, also predicts aneurysm growth. METHODS: In a multicenter cohort of patients with unruptured intracranial aneurysms and follow-up imaging with computed tomography angiography or magnetic resonance angiography, we performed univariable and multivariable Cox regression analyses for the predictors of the PHASES score at baseline, with aneurysm growth as outcome. We calculated hazard ratios and corresponding 95% confidence intervals (CI), with the PHASES score as continuous variable and after division into quartiles. RESULTS: We included 557 patients with 734 unruptured aneurysms. Eighty-nine (12%) aneurysms in 87 patients showed growth during a median follow-up of 2.7 patient-years (range 0.5-10.8). Per point increase in PHASES score, hazard ratio for aneurysm growth was 1.32 (95% CI, 1.22-1.43). With the lowest quartile of the PHASES score (0-1) as reference, hazard ratios were for the second (PHASES 2-3) 1.07 (95% CI, 0.49-2.32), the third (PHASES 4) 2.29 (95% CI, 1.05-4.95), and the fourth quartile (PHASES 5-14) 2.85 (95% CI, 1.43-5.67). CONCLUSIONS: Higher PHASES scores were associated with an increased risk of aneurysm growth. Because higher PHASES scores also predict aneurysm rupture, our findings suggest that aneurysm growth can be used as surrogate outcome measure of aneurysm rupture in follow-up studies on risk prediction or interventions aimed to reduce the risk of rupture.
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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 ».