Safety and efficacy of treatment of very small intracranial aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Very small intracranial aneurysms (VSIAs) may cause many neurological complications and even death. Thanks to technological progress and higher quality of non-invasive neuroimaging methods, these pathologies can be investigated sooner and treated earlier. Due to the controversy surrounding invasive treatment of these pathologies, the aim of the study was to analyse methods of treatment, their outcome, and complications in a group of patients with VSIAs. MATERIAL AND METHODS: Out of 444 cases of intracranial aneurysms treated in our centre, 65 aneurysms met the radiological criteria of VSIAs. The parameters - width and length of the aneurysm's neck and width, length, and height of the aneurysm's dome - were measured. The analysed parameters were as follows: symptoms upon admission and after treatment, days in hospital, and intraoperative complications. Clinical and radiological intensity of subarachnoid haemorrhage (SAH) was evaluated by using the Hunt-Hess and Fisher scales. The degree of embolisation of the aneurysm after the procedure was assessed using the Montreal Scale. Clinical outcome was assessed by Glasgow Outcome Scale. RESULTS: 50.77% of VSIAs were treated with endovascular procedures and 49.23% with neurosurgical clipping. SAH was presented in 38.46% of patients with VSIAs. Intraoperative complications were presented in 16.92% of patients with VSIAs, and the most common complication was ischaemic stroke. Stents were used in 51.52% of VSIAs. In 69.70% of embolisation procedures at VSIAs complete obliteration was achieved. The average result in the Montreal Scale was 1.31 (SD = 0.66). CONCLUSION: VSIAs can be treated as effectively and safely as larger aneurysms, by both endovascular and surgical methods.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».