On Flow Diversion: The Changing Landscape of Intracerebral Aneurysm Management
Notice bibliographique
Résumé
Uptake of flow-diverting technology is rapidly outpacing the availability of clinical evidence. Most current usage is off-label, and the endovascular community is nearer the beginning than the end of the learning curve, given the number of devices in development. A comprehensive overview of technical specifications alongside key outcome data is essential both for clinical decision-making and to direct further investigations. Most-studied has been the Pipeline Embolization Device, which has undergone a transition to the Pipeline Flex for which outcome data are sparse or heterogeneous. Alternative endoluminal devices do not appear to be outperforming the Pipeline Embolization Device to date, though prospective studies and long-term data mostly are lacking, and between-study comparisons must be treated with caution. Nominal technical specifications may be unrelated to in situ performance, emphasizing the importance of correct radiologic sizing and device placement. Devices designed specifically for bifurcation aneurysms also lack long-term outcome data or have only recently become available for clinical use. There are no major studies directly comparing a flow-diverting device with standard coiling or microsurgical clipping. Data on flow-diverting stents are too limited in terms of long-term outcomes to reliably inform clinical decision-making. The best available evidence supports using a single endoluminal device for most indications. Recommendations on the suitability and choice of a device for bifurcation or ruptured aneurysms or for anatomically complex lesions cannot be made on the basis of current evidence. The appropriateness of flow-diverting treatment must be decided on a case-by-case basis, considering experience and the relative risks against standard approaches or observation.
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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».