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Enregistrement W4295074332 · doi:10.3171/2022.7.jns221371

North American multicenter experience with the Flow Redirection Endoluminal Device in the treatment of intracranial aneurysms

2022· article· en· W4295074332 sur OpenAlexaff
MirHojjat Khorasanizadeh, Max Shutran, Clemens M. Schirmer, Mohamed M. Salem, Andrew J. Ringer, Ramesh Grandhi, Alim P. Mitha, Michael R. Levitt, Brian T. Jankowitz, Philipp Taussky, Ajith J. Thomas, Justin M. Moore, Christopher S. Ogilvy

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAneurysmModified Rankin ScaleRadiological weaponSurgeryOcclusionRadiologyOdds ratioFlow diverterEndovascular treatmentInternal medicineIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Flow diverters have revolutionized the endovascular treatment of intracranial aneurysms. Here, the authors present the first large-scale North American multicenter experience using the Flow Redirection Endoluminal Device (FRED) in the treatment of cerebral aneurysms. METHODS: Consecutive cerebral aneurysms treated with FRED at 7 North American centers between June 2020 and November 2021 were included. Data collected included patient demographic characteristics, aneurysm characteristics, periprocedural and long-term complications, modified Rankin Scale (mRS) scores, and radiological follow-up. RESULTS: In total, 133 aneurysms in 116 patients were treated with 123 FRED deployment procedures and included in this study. One hundred twenty-six aneurysms (94.7%) were unruptured, 117 (88.0%) saccular, and 123 (92.5%) located in anterior circulation. The mean (range) aneurysm maximal width and neck width sizes were 7.2 (1.5-42.5) mm and 4.1 (1.0-15.1) mm, respectively. Successful FRED deployment was achieved in 122 procedures (99.2%). Adjunctive coiling was used in 4 procedures (3.3%). Radiological follow-up was available for 101 aneurysms at a median duration of 7.0 months. At last follow-up, complete occlusion was observed in 55.4% of patients, residual neck in 8.9%, and filling aneurysm in 35.6%; among cases with radiological follow-up duration > 10 months, these values were 21/43 (48.8%), 3/43 (7.0%), and 19/43 (44.2%), respectively. On multivariate regression analysis, age (OR 0.93, p = 0.001) and aneurysm neck size (OR 0.83, p = 0.048) were negatively correlated with odds of complete occlusion at latest follow-up. The retreatment rate was 6/124 (4.8%). The overall complication rate was 31/116 (26.7%). Parent vessel occlusion, covered branch occlusion, and in-stent stenosis were detected in 9/99 (9.1%), 6/63 (9.5%), and 15/99 (15.2%) cases, respectively. The FRED-related, symptomatic, thromboembolic, and hemorrhagic complication rates were 22.4%, 12.9%, 6.9%, and 0.9% respectively. The morbidity rate was 10/116 patients (8.6%). There was 1 death due to massive periprocedural internal carotid artery stroke, and 3.6% of the patients had an mRS score > 2 at the last follow-up (vs 0.9% at baseline). CONCLUSIONS: As the first large-scale North American multicenter FRED experience, this study confirmed the ease of successful FRED deployment but suggested lower efficacy and a higher rate of complications than reported by previous European and South American studies on FRED and other flow-diverting devices. The authors recommend judicious use of this device until future studies can better elucidate the long-term outcomes of FRED treatment.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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