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Enregistrement W2282952139 · doi:10.1136/neurintsurg-2015-012154

Computational fluid dynamics analysis of flow reduction induced by flow-diverting stents in intracranial aneurysms: a patient-unspecific hemodynamics change perspective

2016· article· en· W2282952139 sur OpenAlexaff
Rafik Ouared, Ignacio Larrabide, Olivier Brina, Pierre Bouillot, Gorislav Erceg, Hasan Yilmaz, Karl‐Olof Lövblad, Vítor Mendes Pereira

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMedicineAneurysmHemodynamicsOcclusionStentThrombosisRotational angiographyRadiologyInternal carotid arteryAngiographyAnterior communicating arteryCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Flow-diverter stents (FDSs) have been used effectively to treat large neck and complex saccular aneurysms on the anterior carotid circulation. Intra-aneurysmal flow reduction induces progressive aneurysm thrombosis in most patients. Understanding the degree of flow modification necessary to induce complete aneurysm occlusion among patients with considerable hemodynamics variability may be important for treatment planning. MATERIALS AND METHODS: Patients with incidental intracranial saccular aneurysms who underwent FDS endovascular procedures were included and studied for a 12 months' follow-up period. We used computational fluid dynamics on patient-specific geometries from 3D rotational angiography without and with virtual stent placement and thus compared intra-aneurysmal hemodynamic problems. Receiver operating characteristic analysis was used to estimate the stent:no-stent minimum hemodynamic ratio thresholds that significantly (p≤0.05) determined the condition necessary for long-term (12 months) aneurysm occlusion. RESULTS: We included 12 consecutive patients with sidewall aneurysms located in the internal carotid or vertebral artery. The measured porosity of the 12 deployed virtual FDSs was 83±3% (mean±SD). Nine aneurysms were occluded during the 12 months' follow-up, whereas three were not. A significant (p=0.05) area under the curve (AUC) was found for spatiotemporal mean velocity reduction in the aneurysms: AUC=0.889±0.113 (mean±SD) corresponding to a minimum velocity reduction threshold of 0.353 for occlusion to occur. The 95% CI of the AUC was 0.66 to 1.00. The sensitivity and specificity of the method were ∼99% and ∼67%, respectively. For both wall shear stress and pressure reductions in aneurysms no thresholds could be determined: AUC=0.63±0.16 (p=0.518) and 0.67±0.165 (p=0.405), respectively. CONCLUSIONS: For successful FDS treatment the post-stent average velocity in sidewall intracranial aneurysms must be reduced by at least one-third from the initial pre-stent conditions.

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)0,000
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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations68
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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