The Management of Intracranial Aneurysms: Current Trends and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Intracranial aneurysms represent a major global health burden. Rupture of an intracranial aneurysm is a catastrophic event. Without access to treatment, the fatality rate is 50% in the first 30 days. Over the last three decades, treatment approaches for intracranial aneurysms have changed dramatically. There have been improvements in the medical management of aneurysmal subarachnoid haemorrhage, and there has been an evolution of treatment strategies. Endovascular therapy is now the mainstay of the treatment of ruptured intracranial aneurysms based on robust randomised controlled trial data. There is now an expansion of treatment indications for unruptured intracranial aneurysms to prevent rupture with both microsurgical clipping and endovascular treatment. Both microsurgical and endovascular treatment modalities have evolved, in particular with the introduction of innovative endovascular treatment options including flow diversion and intra-saccular flow disruption. These novel therapies allow clinicians to treat more complex and previously untreatable aneurysms. We aim to review the evolution of treatment strategies for intracranial aneurysms over time, and discuss emerging technologies that could further improve treatment safety and functional outcomes for patients with an intracranial aneurysm.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».