Image guided sclerotherapy for the treatment of venous malformations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Percutaneous sclerotherapy is the preferred method of treatment for VMs (venous malformations). However, treatment protocols vary, and research on the most effective sclerosant is conflicting. Additionally, there is limited knowledge on the effect of sclerosant volume on treatment outcome. This study aims to determine the outcomes and complications of image-guided sclerotherapy for VMs with respect to sclerosant and sclerosant volume. Towards this, a 10-year retrospective chart review was conducted of patients with VMs treated with sclerotherapy at the Vascular Anomalies Clinic at British Columbia Children's Hospital. RESULTS: Thirty-four patients with VMs were treated of which 15 had a successful outcome, 13 had a failed outcome, and 6 had additional planned treatments after the study time period. Lesions on the head and neck or classified as type I or II had the highest success rates. Combination therapy with both ethanol and 3% STS (sodium tetradecyl sulphate), and ethanol alone had a higher success rate (64% and 60%) compared to 3% STS (11%). Major complications were most associated with 3% STS (17%) followed by ethanol (9%), and no major complications were found with combination. No relationship between the volume of sclerosant per lesion volume and outcome was found. CONCLUSIONS: Combination and ethanol were the most effective sclerosants in terms of highest success rates and lowest complication rates, and sclerosant volume per lesion volume had no effect on outcomes. Future work should aim at studying larger sample sizes to account for the multiple factors that may influence the choice of sclerosant and treatment outcomes.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».