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Enregistrement W4410184442 · doi:10.3389/fneur.2025.1566861

Growth and regression of an intracranial vertebral artery dissecting aneurysm

2025· review· en· W4410184442 sur OpenAlexaff
Yalnaz Mohasin, Timo Krings

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVertebral artery dissectionMedicineVertebral arteryDissection (medical)AneurysmRadiologySurgeryNatural historyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intracranial vertebral artery dissecting aneurysms (VADAs) are rare vascular abnormalities with diverse presentations and unpredictable natural histories. Traditionally considered aggressive lesions with high mortality, emerging evidence has suggested some unruptured cases may undergo stabilization or even regression. This report details a 47-year-old patient presenting with ataxia and neck pain following a presumed traumatic dissection, leading to a diagnosis of a right vertebral artery dissection with mural hematoma formation. Serial imaging over two-years demonstrated progressive aneurysmal growth with mass effect at 6 weeks and 9 weeks, followed by stabilization at 12 months and subsequent complete regression of the aneurysm by 24 months. Conservative management was pursued due to patient preference, highlighting the importance of patient selection in decision making for VADAs. The observed spontaneous regression likely reflects a combination of mural hematoma reabsorption, closure of the dissecting flap, and robust collateral circulation. This case contributes to the evolving understanding of intracranial dissection aneurysms, emphasizing the potential for self-healing in select cases while reinforcing the need for individualized treatment strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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