Large and Deep Brain Arteriovenous Malformations Are Associated With Risk of Future Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The correlation between features present in brain arteriovenous malformations (AVMs) such as size, location, and angioarchitecture at presentation with subsequent risk of hemorrhage may be valuable in predicting the behavior of AVMs and therefore guiding management. METHODS: We prospectively followed up 390 patients with brain AVMs at the University of Toronto Vascular Malformation Study Group. Location, size, angioarchitecture details, blood supply, and clinical presentation were recorded at baseline. Intracranial hemorrhages during follow-up were recorded. Significant factors from univariate analyses were used to construct a multivariate model relating the above features to the occurrence of hemorrhage. RESULTS: Thirty-eight patients had bleeding caused by the AVM in a follow-up of 1205 patient-years (mean, 3.1 years per patient). In analyses adjusted for multiple AVM characteristics, large AVMs bled more frequently than small lesions (odds ratio [OR], 2.5; 95% confidence interval [CI], 1.41 to 4.35; P<0.0001), and deep-seated AVMs had more bleeding in follow-up than those located at superficial sites (OR, 5.56; 95% CI, 2.63 to 12.5; P<0.0001). CONCLUSIONS: Deep-seated and large AVMs were significantly more prone to hemorrhage during prospective follow-up. The distinction between factors associated with hemorrhagic presentation and the natural history risk of hemorrhage will be emphasized.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».