Accuracy and precision of venous pressure measurements of endovascular microcatheters in the setting of dural venous sinus stenosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dural venous sinus stenosis (DVSS) may lead to increased intracranial pressure, sometimes requiring a stent if a high pressure gradient exists. Many neuroendovascular physicians use microcatheters to measure gradients, yet there are no studies comparing the accuracies and precisions of modern day microcatheters. We examined pressure recordings from five commonly used microcatheters in an experimental DVSS model. METHODS: Using a programmable pump, dynamic flow was established in a closed circuit mimicking the venous sinus waveform. Microcatheters with 150 cm effective lengths were connected proximally to pressure transducers. Mean recording pressures were compared with a high fidelity microcatheter (HFM) in several configurations including no stenosis, proximal to a focal stenosis, and distal to a focal stenosis in opposing orientations. RESULTS: All microcatheters recorded lower pressures than the HFM. Three of the five microcatheters successfully met intracranial pressure monitoring device standards in all conditions, while one did not meet standards in any configuration. The performance of the final microcatheter was variable, with inaccuracies occurring in unrestricted flow. All microcatheters demonstrated relatively high precision, but with variable accuracies. The larger diameter microcatheters displayed the least damping and therefore the greatest accuracies. Of the three smaller microcatheters, dimensions did not predict performance, suggesting that microcatheter construction may also play a role in pressure accuracy. CONCLUSION: The use of microcatheters to record dural venous sinus pressures must be done with an understanding of the inherent limitations and inaccuracies, especially if clinical decisions are made from the results.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».