International multicenter cohort study of pediatric brain arteriovenous malformations. Part 1: Predictors of hemorrhagic presentation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE Brain arteriovenous malformations (AVMs) are the most common cause of spontaneous intracranial hemorrhage in pediatric patients (age < 18 years). Since the cumulative lifetime risk of AVM hemorrhage is considerable in children, an improved understanding of the risk factors influencing hemorrhagic presentation may aid in the management of pediatric AVMs. The aims of this first of a 2-part multicenter, retrospective cohort study are to evaluate the incidence and determine the predictors of hemorrhagic presentation in pediatric AVM patients. METHODS The authors analyzed pooled AVM radiosurgery data from 7 institutions participating in the International Gamma Knife Research Foundation (IGKRF). Patients younger than 18 years at the time of radiosurgery and who had at least 12 months of follow-up were included in the study cohort. Patient and AVM characteristics were compared between unruptured and ruptured pediatric AVMs. RESULTS A total of 357 pediatric patients were eligible for analysis, including 112 patients in the unruptured and 245 patients in the ruptured AVM cohorts (69% incidence of hemorrhagic presentation). The annual hemorrhage rate prior to radiosurgery was 6.3%. Hemorrhagic presentation was significantly more common in deep locations (basal ganglia, thalamus, and brainstem) than in cortical locations (frontal, temporal, parietal, and occipital lobes) (76% vs 62%, p = 0.006). Among the factors found to be significantly associated with hemorrhagic presentation in the multivariate logistic regression analysis, deep venous drainage (OR 3.2, p < 0.001) was the strongest independent predictor, followed by female sex (OR 1.7, p = 0.042) and smaller AVM volume (OR 1.1, p < 0.001). CONCLUSIONS Unruptured and ruptured pediatric AVMs have significantly different patient and nidal features. Pediatric AVM patients who possess 1 or more of these high-risk features may be candidates for relatively more aggressive management strategies.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».