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Enregistrement W2137360930 · doi:10.3174/ajnr.a1853

In Vivo Experimental Intracranial Aneurysm Models: A Systematic Review

2009· review· en· W2137360930 sur OpenAlexaff
Fatiha Bouzeghrane, Olivier Naggara, David F. Kallmes, Alejandro Berenstein, Jean Raymond

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAneurysmRadiologyAnimal modelMedical physicsOcclusionPreclinical researchSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal models are necessary to develop and test innovations in aneurysm therapy before clinical introduction. This review aims at identifying the most likely candidates for standardizing preclinical testing of aneurysm devices. We systematically searched electronic databases for publications on animal aneurysm models from 1961-2008 to assess the methodologic quality of the studies and collect data on the patency and angiographic and pathologic outcomes of treatments. There has been a steady increase in the annual number of publications with time. Species that were most frequently used were dogs, rabbits, and rodents, followed by swine. Most publications are single-laboratory studies with variables and poorly validated outcome measures, a small number of subjects, and limited standardization of techniques. The most appropriate models to test for recurrences after endovascular occlusion were the surgical bifurcation model in dogs, and the elastase-induced aneurysm model in rabbits. A standardized multicenter study is needed to improve the preclinical evaluation of endovascular devices in aneurysm therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations95
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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