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Enregistrement W4407113895 · doi:10.1177/15910199251318408

Embolization of middle meningeal artery (EMMA) for non-acute subdural hematoma: Insight from recent randomized trials and meta-analysis

2025· editorial· en· W4407113895 sur OpenAlexaff
Jai Shankar

Notice bibliographique

RevueInterventional Neuroradiology · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurosurgical Procedures and Complications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialHematomaMeta-analysisClinical trialAdverse effectSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embolization of the middle meningeal artery (EMMA) has emerged as a promising treatment for non-acute subdural hematoma (NASDH), either as an adjunct to surgical drainage or as a primary intervention in patients not undergoing surgery. Recent randomized controlled trials (RCTs) have investigated the efficacy of EMMA using dimethyl sulfoxide (DMSO)-based agents like ONYX and SQUID. The EMBOLISE trial demonstrated a significant reduction in hematoma recurrence with adjunctive EMMA, while the STEM trial showed similar benefits at 180 days. Conversely, the MAGIC MT trial found no significant difference in recurrence rates with EMMA. A meta-analysis of these trials confirmed EMMA's safety, with no significant increase in serious adverse events. The analysis indicated a modest overall benefit in reducing NASDH recurrence (risk difference −0.09, P = 0.02), though results were largely driven by the STEM trial. The benefit of adjunctive EMMA was less clear, with no significant effect found. Primary EMMA showed marginal benefit but with considerable variability. Factors such as primary outcome, trial design, patient demographics, and surgical biases complicate the interpretation of these findings. While the safety of EMMA is supported, its clinical efficacy remains inconclusive. Further trials, including patient-level meta-analyses, are needed to refine the role of EMMA in NASDH management and address existing gaps in the literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,023
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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