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Enregistrement W4376134193 · doi:10.3174/ajnr.a7865

A Pragmatic Randomized Trial Comparing Surgical Clipping and Endovascular Treatment of Unruptured Intracranial Aneurysms

2023· article· en· W4376134193 sur OpenAlexafffund
Tim E. Darsaut, J. Max Findlay, Michel W. Bojanowski, C. Chalaala, Daniela Iancu, Daniel Roy, Alain Weill, William Boisseau, Ange Diouf, Elsa Magro, Marc Kotowski, Michael B. Keough, Laurent Estrade, Nicolas Bricout, J.-P. Lejeune, Michael Chow, Cian O′Kelly, Jeremy Rempel, Robert Ashforth, H. Lesiuk, John Sinclair, Undrakh-Erdene Erdenebold, John H. Wong, Félix Scholtes, Didier Martin, Bernard Otto, Alain Bilocq, Eric Truffer, Kenneth Butcher, Allan J. Fox, Adam S Arthur, Laurent Létourneau‐Guillon, F Guilbert, Miguel Chagnon, Justine Zehr, Behzad Farzin, Guylaine Gévry, Jean Raymond

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of TorontoUniversité du Québec à Trois-RivièresInnovation and Economic Development Trois RivièresFoothills Medical CentreHealth Sciences CentreUniversity of Alberta HospitalOttawa HospitalCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Mauricie-et-du-Centre-du-QuébecUniversity of OttawaAlberta Hospital EdmontonUniversity of CalgaryCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialSurgeryClipping (morphology)AneurysmBlindingEndovascular treatmentOcclusionIncidence (geometry)EmbolizationEndovascular coiling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>BACKGROUND AND PURPOSE:</h3> Surgical clipping and endovascular treatment are commonly used in patients with unruptured intracranial aneurysms. We compared the safety and efficacy of the 2 treatments in a randomized trial. <h3>MATERIALS AND METHODS:</h3> Clipping or endovascular treatments were randomly allocated to patients with one or more 3- to 25-mm unruptured intracranial aneurysms judged treatable both ways by participating physicians. The study hypothesized that clipping would decrease the incidence of treatment failure from 13% to 4%, a composite primary outcome defined as failure of aneurysm occlusion, intracranial hemorrhage during follow-up, or residual aneurysms at 1 year, as adjudicated by a core lab. Safety outcomes included new neurologic deficits following treatment, hospitalization of &gt;5 days, and overall morbidity and mortality (mRS &gt; 2) at 1 year. There was no blinding. <h3>RESULTS:</h3> Two hundred ninety-one patients were enrolled from 2010 to 2020 in 7 centers. The 1-year primary outcome, ascertainable in 290/291 (99%) patients, was reached in 13/142 (9%; 95% CI, 5%–15%) patients allocated to surgery and in 28/148 (19%; 95% CI, 13%–26%) patients allocated to endovascular treatments (relative risk: 2.07; 95% CI, 1.12–3.83; <i>P</i> = .021). Morbidity and mortality (mRS &gt;2) at 1 year occurred in 3/143 and 3/148 (2%; 95% CI, 1%–6%) patients allocated to surgery and endovascular treatments, respectively. Neurologic deficits (32/143, 22%; 95% CI, 16%–30% versus 19/148, 12%; 95% CI, 8%–19%; relative risk: 1.74; 95% CI, 1.04–2.92; <i>P</i> = .04) and hospitalizations beyond 5 days (69/143, 48%; 95% CI, 40%–56% versus 12/148, 8%; 95% CI, 5%–14%; relative risk: 0.18; 95% CI, 0.11–0.31; <i>P </i>&lt; .001) were more frequent after surgery. <h3>CONCLUSIONS:</h3> Surgical clipping is more effective than endovascular treatment of unruptured intracranial aneurysms in terms of the frequency of the primary outcome of treatment failure. Results were mainly driven by angiographic results at 1 year.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations67
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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