Patient- and Aneurysm-Specific Risk Factors for Intracranial Aneurysm Growth
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Follow-up imaging is often performed in intracranial aneurysms that are not treated. We performed a systematic review and meta-analysis on patient- and aneurysm-specific risk factors for aneurysm growth. METHODS: We searched EMBASE and MEDLINE for cohort studies describing risk factors for aneurysm growth. Two authors independently assessed study eligibility and rated quality with the Newcastle Ottawa Scale. With univariable Poisson regression analysis, we calculated risk ratios (RRs) with corresponding 95% confidence intervals (95% CI) of risk factors for aneurysm growth. Heterogeneity was assessed with I(2). RESULTS: Eighteen studies on 15 patient-populations described 3990 patients with 4972 unruptured aneurysms. A total of 437 aneurysms (9%) enlarged during 13 987 aneurysm-years of follow-up. Compared with aneurysms ≤4 mm, RRs were 2.56 (95% CI, 1.93-3.39; I(2)=98%) for ≥5 mm, 2.80 (95% CI, 2.01-3.90; I(2)=96%) for ≥7 mm, and 5.38 (95% CI, 3.76-7.70; I(2)=97%) for ≥10 mm. Compared with aneurysms on the middle cerebral artery, the RR for basilar artery was 1.94 (95% CI, 1.32-2.83; I(2)=57%). RRs were 2.03 (95% CI, 1.52-2.71; I(2)=59%) for smoking at baseline, 2.04 (95% CI, 1.56-2.66; I(2)=90%) for multiple unruptured aneurysms, 1.26 (95% CI, 0.97-1.62; I(2)=59%) for women, 1.24 (95% CI, 0.98-1.58; I(2)=40%) for hypertension, and 2.32 (95% CI, 1.46-3.68; I(2)=91%) for irregular aneurysm shape. Compared with other regions, RR was 0.75 (95% CI, 0.58-0.96) for Japan and 0.64 (95% CI, 0.45-0.90) for Finland. CONCLUSIONS: Most risk factors for aneurysm growth are consistent with risk factors for rupture. In contrast with rupture, the risk of growth was smaller in Japanese and Finnish cohorts compared with other regions. Pooling of individual patient data from low- and high-risk geographical regions is needed to assess independent predictors of aneurysm growth.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle