Comparison of PED and FRED flow diverters for posterior circulation aneurysms: a propensity score matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flow diversion is a common endovascular treatment for cerebral aneurysms, but studies comparing different types of flow diverters are scarce. OBJECTIVE: To perform a propensity score matched cohort study comparing the Pipeline Embolization Device (PED) and Flow Redirection Intraluminal Device (FRED) for posterior circulation aneurysms. METHODS: Consecutive aneurysms of the posterior circulation treated at 25 neurovascular centers with either PED or FRED were collected. Propensity score matching was used to control for age, duration of follow-up imaging, adjunctive coiling, and aneurysm location, size, and morphology; previously ruptured aneurysms were excluded. The two devices were compared for the following outcomes: procedural complications, aneurysm occlusion, and functional outcome. RESULTS: A total of 375 aneurysms of the posterior circulation were treated in 369 patients. The PED was used in 285 (77.2%) and FRED in 84 (22.8%) procedures. Aneurysms treated with the PED were more commonly fusiform and larger than those treated with FRED. To account for these important differences, propensity score matching was performed resulting in 33 PED and FRED unruptured aneurysm pairs. No differences were found in occlusion status and neurologic thromboembolic or hemorrhagic complications between the two devices. The proportion of patients with favorable functional outcome was higher with FRED (100% vs 87.9%, p=0.04). CONCLUSION: Comparative analysis of PED and FRED for the treatment of unruptured posterior circulation aneurysms did not identify significant differences in aneurysm occlusion or neurologic complications. Variations in functional outcomes warrant additional investigations.
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) | 0,001 | 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 ».