Creation of a predictive calculator to determine adequacy of occlusion of the woven endobridge (WEB) device in intracranial aneurysms—A retrospective analysis of the WorldWide WEB Consortium database
Notice bibliographique
Résumé
Background Endovascular treatment with the woven endobridge (WEB) device has been widely utilized for managing intracranial aneurysms. However, predicting the probability of achieving adequate occlusion (Raymond–Roy classification 1 or 2) remains challenging. Objective Our study sought to develop and validate a predictive calculator for adequate occlusion using the WEB device via data from a large multi-institutional retrospective cohort. Methods We used data from the WorldWide WEB Consortium, encompassing 356 patients from 30 centers across North America, South America, and Europe. Bivariate and multivariate regression analyses were performed on a variety of demographic and clinical factors, from which predictive factors were selected. Calibration and validation were conducted, with variance inflation factor (VIF) parameters checked for collinearity. Results A total of 356 patients were included: 124 (34.8%) were male, 108 (30.3%) were elderly (≥65 years), and 118 (33.1%) were current smokers. Mean maximum aneurysm diameter was 7.09 mm (SD 2.71), with 112 (31.5%) having a daughter sac. In the multivariate regression, increasing aneurysm neck size (OR 0.706 [95% CI: 0.535–0.929], p = 0.13) and partial aneurysm thrombosis (OR 0.135 [95% CI: 0.024–0.681], p = 0.016) were found to be the only statistically significant variables associated with poorer likelihood of achieving occlusion. The predictive calculator shows a c-statistic of 0.744. Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit test indicated a satisfactory model fit with a p-value of 0.431. The calculator is available at: https://neurodx.shinyapps.io/WEBDEVICE/ . Conclusion The predictive calculator offers a substantial contribution to the clinical toolkit for estimating the likelihood of adequate intracranial aneurysm occlusion by WEB device embolization.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».