Evaluation of flow diverters for cerebral aneurysm therapy: recommendations for imaging analyses in clinical studies, endorsed by ESMINT, ESNR, OCIN, SILAN, SNIS, and WFITN
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple studies and meta-analyses have described the technical and clinical outcomes in large cohorts of aneurysm patients treated with flow diverters (FDs). Variations in evaluation methodology complicate making comparisons among studies, hinder understanding of the device behavior, and pose an obstacle in the assessment of further advances in FD therapy. METHODS: A multidisciplinary panel of neurointerventionalists, imaging experts, and neuroradiologists convened with the goal of establishing consensus recommendations for the standardization of image analyses in FD studies. RESULTS: A standardized methodology is proposed for evaluating and reporting radiological outcomes of FD treatment of intracranial aneurysms. The recommendations include general imaging considerations for clinical studies and evaluations of longitudinal changes, such as neointimal lining and stenosis. They cover standards for classification of aneurysm location, morphology, measurements, as well as the assessment of aneurysm occlusion, wall apposition, and neck coverage. These reporting standards further define four specific braid deformation patterns: foreshortening, fish-mouthing, braid bump deformation, and braid collapse, collectively termed 'F2B2'. CONCLUSIONS: When widely applied, standardization of methods of measuring and reporting outcomes will help to harmonize the assessment of treatment outcomes in clinical studies, help facilitate communication of results among specialists, and help enable research and development to focus on specific aspects of FD techniques and technology.
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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 | 0,380 | 0,482 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».