GP.3 Examining Aneurysmal Healing After Flow Diversion Treatment Using Endovascular Optical Coherence Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Background: The mechanism of aneurysmal healing after flow-diversion treatment of cerebral aneurysms remains unknown. The purpose of this research to is to utilize a novel technology called endovascular optical coherence tomography (OCT) to characterise and improve our understanding of aneurysmal healing after flow-diversion using a rabbit aneurysm model. Methods: Saccular aneurysms were created in 10 New Zealand white rabbits. The aneurysms were treated with a flow-diverting stent 28 days after creation. OCT and histopathologic examinations included: luminal thrombosis, endothelial loss, inflammation, fibrin, smooth muscle cell loss, disruption of the internal and external elastic lamina, and tunica adventitia changes Results: OCT revealed endothelialization across the stent, appearing to originate from the parent vessel, along with small amounts of thrombus on the stent-struts. Minimal thrombus was visualized within the aneurysm sac. Histologic examination revealed that OCT can accurately define endothelialization across the sent, and define patent segments across the neck. Conclusions: Aneurysmal healing appears to originate at the parent vessel/stent interface, and use the stent as a scaffold to grow across the neck of the aneurysm. Minimal thrombus was visualized within the aneurysm sac, with ongoing flow observed in the setting of incomplete neck endothelialization. This technology has great potential for assessing aneurysmal healing in real-time.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».