MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2523241450 · doi:10.1136/neurintsurg-2016-012632

DSA-Dynavision in pretreatment planning for coil embolization of indirect carotid–cavernous fistula

2016· article· en· W2523241450 sur OpenAlexaff
Alex Botsford, Jai Shankar

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCavernous sinusEmbolizationCarotid-cavernous fistulaFistulaComplicationSurgeryCarotid-Cavernous Sinus FistulaRetrospective cohort studyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Indirect carotid cavernous fistulas are treated with coil embolization when they present with orbital/visual symptoms or if there is cortical venous reflux. Most of the time, the treatment is done by non-specifically packing the whole cavernous sinus with coils. The purpose of this case series was to examine whether DSA-Dynavision before embolization would improve treatment by shortening the procedure time, requiring fewer coils, or reducing the complication rate. MATERIALS AND METHOD: 8 patients with 9 fistula sites were retrospectively identified. DSA-Dynavision and non-DSA-Dynavision patients were compared in a retrospective cohort study. RESULTS: Mean total coil length was significantly shorter for the group who had DSA-Dynavision than for those who had non-DSA-Dynavision (130.5 cm vs 190 cm, p=0.034) and mean procedural time was significantly shorter for the DSA-Dynavision group (171.1 min vs 280.3 min, p=0.025). A transient neurological complication was seen in only one patient. CONCLUSIONS: The use of DSA-Dynavision in pre-procedural planning facilitates selective coil embolization of the foot of the vein.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuroInterventional SurgeryMême sujetVascular Malformations Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207