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Enregistrement W3046843578 · doi:10.1177/1591019920947857

Impact and prevention of errors in endovascular treatment of unruptured intracranial aneurysms

2020· article· en· W3046843578 sur OpenAlexaff
Johanna M. Ospel, Nima Kashani, Arnuv Mayank, Petra Cimflová, Manraj K.S. Heran, Sachin Pandey, Lissa Peeling, Anil Gopinathan, Demetrius K. Lopes, Naci Koçer, Mayank Goyal

Notice bibliographique

RevueInterventional Neuroradiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensWestern UniversityVancouver General HospitalUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationMedicineEndovascular treatmentAneurysmSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preventing errors and complications in neurointervention is crucial, particularly in the treatment of unruptured intracranial aneurysms (UIAs), where the natural history is generally benign, and the margin of treatment benefit small. We aimed to investigate how neurointerventionalists perceive the importance and frequency of errors and the resulting complications in endovascular UIA treatment, and which steps could be taken to prevent them. METHODS: An international multidisciplinary survey was conducted among neurointerventionalists. Participants provided their demographic characteristics and neurointerventional treatment volume. They were asked about their perceptions on the importance and frequency of different errors in endovascular UIA treatment, and which solutions they thought to be most effective in preventing these errors. RESULTS: Two-hundred-thirty-three neurointerventionalists from 38 countries participated in the survey. Participants identified errors in technical execution as the most common source of complications in endovascular UIA treatment (40.4% thought these errors constituted a relatively or very large proportion of all complication sources), closely followed by errors in decision-making/indication (32.2%) and errors related to management of unexpected events (28.4%). Simulation training was thought to be most effective in reducing technical errors, while cognitive errors were believed to be best minimized by abandoning challenging procedures, more honest discussion of complications and better standardization of procedure steps. CONCLUSION: Neurointerventionalists perceived both technical and cognitive errors to be important sources of complications in endovascular UIA treatment. Simulation training, a cultural change, higher acceptance of bail-out strategies and better standardization of procedures were perceived to be most effective in preventing these.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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