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Enregistrement W4294203931 · doi:10.1177/15266028221119309

Narrative Review of Risk Assessment of Abdominal Aortic Aneurysm Rupture Based on Biomechanics-Related Morphology

2022· article· en· W4294203931 sur OpenAlexaff
Shuqi Ren, Robert Guidoin, Zaipin Xu, Xiaoyan Deng, Yubo Fan, Zengsheng Chen, Anqiang Sun

Notice bibliographique

RevueJournal of Endovascular Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAbdominal aortic aneurysmBiomechanicsRisk assessmentAneurysmAortic aneurysmRadiologyAortic ruptureNarrative reviewEndovascular aneurysm repairCardiologyIntensive care medicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An abdominal aortic aneurysm (AAA) is a typical aortic disease with serious complications. In clinical practice, the decision to intervene in treatment depends on the rupture risk of AAA. Therefore, monitoring the progression of the disease and accurately assessing the rupture risk is of great importance for its treatment. Studies have shown that the biomechanical indicators based on multi-scale models are more effective in accurately assessing the rupture risk of AAA. However, using computational fluid dynamics (CFD) to simulate the biomechanical environment is a cumbersome and time-consuming process, which is inadequate to meet the needs of clinical monitoring and quick decisions. While the hemodynamic environment of AAA is heavily dependent on geometry, more and more biomechanics-related morphological parameters have been raised and validated. In this review, we summarized typical morphological parameters associated with AAA rupture and their relationships with the mechanical environment, including maximum diameter, deformation rate, saccular index, asymmetry, AAA volume, tortuosity, and intraluminal thrombus (ILT), providing a reference for clinical preoperative risk assessment. Clinical Impact Studies have shown that the biomechanical indicators based on multi-scale models are more effective in accurately assessing the rupture risk of AAA. To meet the need for clinical monitoring and rapid decision making, the typical morphological parameters associated with AAA rupture and their relationships with the mechanical environment have been summarized, which provide a reference for clinical preoperative risk assessment of AAA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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