P107/247 Diagnosis and endovascular management of vasospasm after aneurysmal subarachnoid hemorrhage – survey on real life practices
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Vasospasm and delayed cerebral ischemia (DCI) are the leading causes of morbidity and mortality after intracranial aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). Vasospasm detection, prevention and management, especially endovascular management varies from center to center and lacks standardization. <h3>Aim of Study</h3> We aimed to evaluate this variability through an international survey on diagnosis and endovascular management of vasospasm. <h3>Methods</h3> A 100 question anonymous online survey was designed to evaluate the practice patterns between December 2021 and September 2022. Endovascular neurosurgeons, neuroradiologists and neurologists were contacted through email and professional societies (SNIS and ESMINT). Answers were recorded. <h3>Results</h3> A total of 201 physicians (25% [50/201] USA and 75% non-USA) completed the survey over 10 months, 42% had >7years of experience, 92% were male, median age was 40 (IQR 35–46). Both high-volume and low-volume centers were represented. Daily transcranial Doppler was the most common screening method (75%) for vasospasm. In cases of symptomatic vasospasm despite optimal medical management, endovascular treatment was directly considered by 58% physicians. The most common reason to initiate endovascular treatment was clinical deficits associated with proven vasospasm/DCI in 89%. The choice of endovascular treatment and its efficacy was highly variable. Nimodipine was the most common first-line intra-arterial therapy (40%). Mechanical angioplasty was considered the most effective endovascular treatment by 65% of neurointerventionalists. <h3>Conclusion</h3> Our study highlights the considerable heterogeneity among the neurointerventional community regarding vasospasm diagnosis and endovascular management. Randomized trials and guidelines are needed to improve standard of care, determine optimal management approaches and track. <h3>Disclosure of Interest</h3> Dr Guenego reports consultancy for Rapid Medical and Phenox
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».