Testing Flow Diverters in Giant Fusiform Aneurysms: A New Experimental Model Can Show Leaks Responsible for Failures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: FDs are the latest, most promising tool to treat giant and complex aneurysms. Currently available experimental aneurysm models do not reproduce the potential clinical difficulties of treating these lesions with FDs. MATERIALS AND METHODS: Six large or giant canine fusiform aneurysms were created on the distal carotid arteries of 4 animals. Four of the aneurysms had multiple arterial branches originating from the aneurysm; 2 other aneurysms had all branches clipped at the time of aneurysm construction. Aneurysms were treated with multiple telescoping prototype flow-diverting stents (total of 15 FDs). Angiography was carried out before and immediately after implantation, at 2 weeks, and immediately before sacrifice at 12 weeks. Macroscopic photography of specimens was performed, followed by biopsies of selected regions of the tissue formed on the surface of FDs. RESULTS: Technical or device-related difficulties occurred in 2 of 6 aneurysm treatments. Fusiform aneurysms with branches intact remained widely patent (mean angiographic score, 3), whereas aneurysms with clipped branches had only small residua (mean angiographic score, 1) at 12 weeks. The presence of very small defects in neointima formation on the surface of FDs, or leaks, was sufficient for residual filling of the aneurysms, which served as reservoirs to feed branches. CONCLUSIONS: Experimental canine fusiform carotid aneurysms may reproduce many of the difficulties associated with the treatment of giant aneurysms and could be appropriate for preclinical testing of FD stents.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».