Most Promising Approaches to Improve Brain AVM Management: ARISE I Consensus Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Brain arteriovenous malformations (bAVMs) are complex, and rare arteriovenous shunts that present with a wide range of signs and symptoms, with intracerebral hemorrhage being the most severe. Despite prior societal position statements, there is no consensus on the management of these lesions. ARISE (Aneurysm/bAVM/cSDH Roundtable Discussion With Industry and Stroke Experts) was convened to discuss evidence-based approaches and enhance our understanding of these complex lesions. ARISE identified the need to develop scales to predict the risk of rupture of bAVMs, and the use of common data elements to perform prospective registries and clinical studies. Additionally, the group underscored the need for comprehensive patient management with specialized centers with expertise in cranial and spinal microsurgery, neurological endovascular surgery, and stereotactic radiosurgery. The collection of prospective multicenter data and gross specimens was deemed essential for improving bAVM characterization, genetic evaluation, and phenotyping. Finally, bAVMs should be managed within a multidisciplinary framework, with clinical studies and research conducted collaboratively across multiple centers, harnessing the collective expertise and centralization of resources.
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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 | 0,033 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,011 |
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 ».