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Enregistrement W3182167890 · doi:10.1177/19714009211029261

A proposed framework for cerebral venous congestion

2021· article· en· W3182167890 sur OpenAlexaff
Anirudh Arun, Matthew R. Amans, Nicholas Higgins, Waleed Brinjikji, Mithun G. Sattur, Sudhakar R Satti, Peter Nakaji, Mark G. Luciano, Thierry A.G.M. Huisman, Abhay Moghekar, Vítor Mendes Pereira, Ran Meng, Kyle M Fargen, Ferdinand Hui

Notice bibliographique

RevueThe Neuroradiology Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Venous Sinus Thrombosis
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenous congestionMedicineCerebral veinsIntensive care medicineRadiologyMagnetic resonance imagingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While venous congestion in the peripheral vasculature has been described and accepted, intracranial venous congestion remains poorly understood. The characteristics, pathophysiology, and management of cerebral venous stasis, venous hypertension and venous congestion remain controversial, and a unifying conceptual schema is absent. The cerebral venous and lymphatic systems are part of a complex and dynamic interaction between the intracranial compartments, with interplay between the parenchyma, veins, arteries, cerebrospinal fluid, and recently characterized lymphatic-like systems in the brain. Each component contributes towards intracranial pressure, occupying space within the fixed calvarial volume. This article proposes a framework to consider conditions resulting in brain and neck venous congestion, and seeks to expedite further study of cerebral venous diagnoses, mechanisms, symptomatology, and treatments. METHODS: A multi-institution retrospective review was performed to identify unique patient cases, complemented with a published case series to assess a spectrum of disease states with components of venous congestion affecting the brain. These diseases were organized according to anatomical location and purported mechanisms. Outcomes of treatments were also analyzed. Illustrative cases were identified in the venous treatment databases of the authors. CONCLUSION: This framework is the first clinically structured description of venous pathologies resulting in intracranial venous and cerebrospinal fluid hypertension. Our proposed system highlights unique clinical symptoms and features critical for appropriate diagnostic work-up and potential treatment. This novel schema allows clinicians effectively to approach cases of intracranial hypertension secondary to venous etiologies, and furthermore provides a framework by which researchers can better understand this developing area of cerebrovascular disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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