Classification of Spinal Vascular Malformations
Notice bibliographique
Résumé
Spinal vascular malformations are rare diseases with a wide variety of neurological presentations. Their classification depends on the differentiation of shunting versus non-shunting lesions, the latter being the spinal cord cavernomas. In the shunting lesions, the next step in the proposed classification scheme is related to the feeding artery which can subdivide the dural vascular shunts from the pial vascular malformations: while those shunts that are fed by radiculomeningeal arteries (i.e. the counterparts of meningeal arteries in the brain) constitute the dural arteriovenous fistulas, the shunts that are fed by arteries that would normally supply the spinal cord (i.e. the radiculomedullary and radiculopial arteries) are the pial cord arteriovenous malformations (whose cranial counterparts are the brain AVMs). Depending on the type of transition between artery and vein the latter pial AVMs can be further subdivided into glomerular (plexiforme or nidus-type) AVMs with a network of intervening vessels in between the artery and vein and the fistulous pial AVMs. The last step in the classification then describes whether the type of fistula has a high or a low shunting volume which will differentiate the “Macro-” from the “Micro-”fistulae. The proposed classification is therefore based on a stepwise analysis of the shunt including its arterial anatomy, its nidus-architecture and its flow-volume evaluation. The major advantage of this approach is that it leads to a subclassification with direct implications on the choice of treatment, thereby constituting a simple and practical approach to evaluate these rare diseases.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».