Management of aneurysmal subarachnoid hemorrhage: State of the art and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH) accounts for 5% of strokes and carries a poor prognosis. It affects around 6 cases per 100,000 patient years occurring at a relatively young age. METHODS: Common risk factors are the same as for stroke, and only in a minority of the cases, genetic factors can be found. The overall mortality ranges from 32% to 67%, with 10-20% of patients with long-term dependence due to brain damage. An explosive headache is the most common reported symptom, although a wide spectrum of clinical disturbances can be the presenting symptoms. Brain computed tomography (CT) allow the diagnosis of SAH. The subsequent CT angiography (CTA) or digital subtraction angiography (DSA) can detect vascular malformations such as aneurysms. Non-aneurysmal SAH is observed in 10% of the cases. In patients surviving the initial aneurysmal bleeding, re-hemorrhage and acute hydrocephalus can affect the prognosis. RESULTS: Although occlusion of an aneurysm by surgical clipping or endovascular procedure effectively prevents rebleeding, cerebral vasospasm and the resulting cerebral ischemia occurring after SAH are still responsible for the considerable morbidity and mortality related to such a pathology. A significant amount of experimental and clinical research has been conducted to find ways in preventing these complications without sound results. CONCLUSIONS: Even though no single pharmacological agent or treatment protocol has been identified, the main therapeutic interventions remain ineffective and limited to the manipulation of systemic blood pressure, alteration of blood volume or viscosity, and control of arterial dioxide tension.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».