Abstract TP585: Long-Term Outcomes in Unruptured Brain Arteriovenous Malformation Patients: The Multicenter Arteriovenous Malformation Research Study (MARS)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Accurately balancing risks of interventional treatment and intracranial hemorrhage (ICH) in the untreated course of unruptured brain arteriovenous malformation (uBAVM) patients is critical for optimal management. Observational studies of uBAVM afford an opportunity to address important gaps and previous criticisms of randomized data to help guide treatment decisions and assess long-term risk/benefit ratio. We previously published an individual patient data meta-analysis (IPDMA) in 4 MARS cohorts and identified ICH presentation and increasing age as significant predictors of ICH during follow-up, but was not powered to detect predictors in those with uBAVM. Thus, the goals of this project are to identify risk factors for ICH in uBAVMs, to estimate the risk with precision, and to create personalized, risk-prediction models. Methods: MARS is an international, multi-center study of 11 cohorts with target enrollment of 4,500 uBAVM patients ascertained through population-based or referral-based studies. We are harmonizing both retrospective and prospective data, including clinical, lifestyle, imaging, and angiographic factors. Treatments, complications, and functional outcomes (physician and patient-reported) will be updated annually between 2018-2022. We propose to: 1) identify predictors of outcome in uBAVMs using IPDMA; 2) test whether long-term outcomes differ by treatment using statistical approaches for causal inference and unbiased estimates; 3) compare treatment outcomes in randomized and non-randomized data to address generalizability; and 4) validate models and provide a novel tool for calculating individualized risks. Eligible sites have: a) prior BAVM publications; b) data from a minimum of 100 uBAVM patients; c) agree to random outcome adjudication; and d) agree to MARS data sharing policy. Discussion: The NIH-funded MARS consortium will provide important and comprehensive characterization of the untreated and treated course of uBAVMs, using large observational datasets and sophisticated epidemiological approaches. The data and models generated will be a useful resource for decision-making. We welcome participation from eligible sites with longitudinal data on uBAVM patients
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».