Endovascular treatment of anterior cerebral artery occlusions
Notice bibliographique
Résumé
There are limited data on endovascular treatment (EVT) for anterior cerebral artery (ACA) occlusions. This review focuses on aspects related to ACA EVT: ACA anatomy, clinical and imaging findings, prognosis of ACA stroke, and ACA thrombectomy techniques. The ACA anatomy, and the regions supplied by the ACA, are highly variable; frequent anatomical variants include azygos ACA, triplicated ACA and fenestrations of the anterior communicating artery. ACA occlusions can be classified based on occlusion location, their continuity with other vessel occlusions (isolated ACA occlusion vs ACA occlusion as part of a carotid T occlusion) and etiology (primary-spontaneous ACA occlusion, vs secondary-spontaneous or iatrogenic due to clot fragmentation/migration). Symptoms of ACA stroke differ in severity and nature due to large inter-individual variations in territorial ACA blood supply. Generally, ACA strokes are severely disabling, and the typical clinical hallmark is a motor deficit of the contralateral lower extremity. Advanced imaging (CT perfusion, multiphase CT angiography) increases the likelihood of the correct diagnosis of ACA stroke and should be obtained on routine basis.Available data for ACA EVT suggest its feasibility and safety while clinical outcomes are often unfavorable with conservative management. Therefore, the potential benefit of EVT seems obvious. An optimized endovascular approach for ACA thrombectomy comprises the development and use of smaller and softer devices that can be delivered through small microcatheters with an optimized vector of force. Ultimately, generating high-level evidence for ACA EVT from randomized trials remains warranted.
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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) | 0,004 | 0,008 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».