Repeat Flow Diversion for Cerebral Aneurysms Failing Prior Flow Diversion: Safety and Feasibility From Multicenter Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aneurysmal persistence after flow diversion (FD) occurs in 5% to 25% of aneurysms, which may necessitate retreatment. There are limited data on safety/efficacy of repeat FD-a frequently utilized strategy in such cases. METHODS: A series of consecutive patients undergoing FD retreatment from 15 centers were reviewed (2011-2019), with inclusion criteria of repeat FD for the same aneurysm at least 6 months after initial treatment, with minimum of 6 months post-retreatment imaging. The primary outcome was aneurysmal occlusion, and secondary outcome was safety. A multivariable logistic regression model was constructed to identify predictors of incomplete occlusion (90%-99% and <90% occlusion) versus complete occlusion (100%) after retreatment. RESULTS: >0.99). On multivariable regression, fusiform morphology had higher nonocclusion odds after retreatment (odds ratio [OR], 7.2 [95% CI, 1.97-20.8]). Family history of aneurysms was associated with lower odds of nonocclusion (OR, 0.18 [95% CI, 0.04-0.78]). Likewise, positive smoking history was associated with lower odds of nonocclusion (OR, 0.29 [95% CI, 0.1-0.86]). History of hypertension trended toward incomplete occlusion (OR, 3.10 [95% CI, 0.98-6.3]), similar to incorporated branch into aneurysms (OR, 2.78 [95% CI, 0.98-6.8]). CONCLUSIONS: Repeat FD for persistent aneurysms carries a reasonable success/safety profile. Satisfactory occlusion (100% and 90%-99% occlusion) was encountered in two-thirds of patients, with similar complications between the initial and subsequent retreatments. Fusiform morphology was the strongest predictor of retreatment failure.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».