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Enregistrement W2805891125 · doi:10.3171/2017.12.jns172364

Assessment of blood flow velocities and venous pressures using a dual-sensor guidewire in symptomatic dural sinus stenoses

2018· article· en· W2805891125 sur OpenAlexaff
Stéphanie Lenck, Fabrice Vallée, Vittorio Civelli, Jean‐Pierre Saint‐Maurice, Patrick Nicholson, Alex Hong, Emmanuel Houdart

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Venous Sinus Thrombosis
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood flowSinus (botany)Radiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lateral venous sinus stenoses have been associated with idiopathic intracranial hypertension and venous pulsatile tinnitus. Venous pressure measurement is traditionally performed to assess the indications for stenting in patients with idiopathic intracranial hypertension. However, its reliability has recently been questioned by many authors. The dual-sensor guidewire was first developed for advanced physiological assessment of fractional and coronary flow reserves in coronary artery stenoses. It allows measurement of both venous pressure and blood flow velocities. The authors used this device in 14 consecutively treated patients to explore for symptomatic lateral sinus stenosis. They found that venous blood flow was significantly accelerated inside the stenotic lesion. This acceleration, as well as the pulsatile tinnitus, resolved in all patients following stent placement. According to the authors' results, this guidewire can be helpful for establishing an indication for stenting in patients with pulsatile tinnitus and idiopathic intracranial hypertension.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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