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Enregistrement W2995530109 · doi:10.1093/neuros/nyz323

Overview of Different Flow Diverters and Flow Dynamics

2019· review· en· W2995530109 sur OpenAlexaff
Georgios Α. Maragkos, Adam A. Dmytriw, Mohamed M. Salem, Vincent M. Tutino, Hui Meng, Christophe Cognard, Paolo Machi, Timo Krings, Vítor Mendes Pereira

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlow diverterMedicinePipeline (software)Flow (mathematics)Clipping (morphology)AneurysmSurgeryComputer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, flow diverter technology for endocranial aneurysms has seen rapid evolution, with the development of new devices quickly outpacing the clinical evidence base. However, flow diversion has not yet been directly compared to surgical aneurysm clipping or other endovascular procedures. The oldest and most well-studied device is the Pipeline Embolization Device (PED; Medtronic), recently transitioned to the Pipeline Flex (Medtronic), which still has sparse data regarding outcomes. To date, other flow diverting devices have not been shown to outperform the PED, although information comes primarily from retrospective studies with short follow-up, which are not always comparable. Because of this lack of high-quality outcome data, no reliable recommendations can be made for choosing among flow diversion devices yet. Moreover, the decision to proceed with flow diversion should be individualized to each patient. In this work, we wish to provide a comprehensive overview of the technical specifications of all flow diverter devices currently available, accompanied by a succinct description of the evidence base surrounding each device.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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