Endovascular treatment of cavernous carotid artery aneurysms: A 10-year, single-center experience
Notice bibliographique
Résumé
Background Cavernous carotid artery aneurysms can be treated by several endovascular techniques including flow diversion (FD) and parent vessel occlusion (PVO). We reviewed our institution’s consecutive series of endovascularly treated cavernous carotid artery aneurysms to compare these two modalities and their associated clinical and radiographic outcomes. Methods All patients harboring a cavernous carotid artery aneurysm treated by FD or PVO from January 2008 to December 2018 were enrolled. Data were collected retrospectively and analyzed on patient presentation, aneurysm dimensions, treatments and related complications, rate of aneurysm occlusion, sac regression, and outcomes. Results Fourteen patients were treated with FD and 12 underwent PVO subsequent to passing a balloon test occlusion. There was no significant difference between treatment modalities in aneurysmal occlusion (97.0 ± 8.4% (FD) vs. 100% (PVO), p = 0.23), degree of sac regression (62.5 ± 16.7% (FD) vs. 56.8 ± 24.3% (PVO), p = 0.49), or near-complete to complete symptom improvement (66.7% (FD) vs. 81.8% (PVO), p = 0.62). Major complications included subarachnoid hemorrhage from aneurysmal rupture in 1 (7.1%) patient post-FD and 2 (16.7%) ischemic strokes following PVO. Conclusions Endovascular treatment of cavernous carotid artery aneurysms by FD or PVO are both effective and safe. There is insufficient evidence to recommend one technique over the other and decision making should be individualized to the patient, their aneurysm morphology, and operator experience.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».