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Enregistrement W4412013696 · doi:10.1097/ana.0000000000001046

Temporary Intraoperative Cerebral Blood Flow Reduction to Facilitate Neurovascular Procedures

2025· article· en· W4412013696 sur OpenAlexaff
Adele S. Budiansky, Tomasz Z. Polis, Kan Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgical Anesthesiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurovascular bundlePerioperativeCerebral blood flowReduction (mathematics)Blood flowAnesthesiaSurgeryCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temporary blood flow reduction is essential in the management of complex neurovascular lesions in both open and endovascular settings. This focused review examines the four principal techniques commonly used to achieve flow reduction for neurovascular procedures. Deep hypothermic circulatory arrest (DHCA) has largely become obsolete in recent years due to significant perioperative morbidity and the emergence of less invasive flow reduction strategies. Intravenous adenosine remains a popular option since it is readily available in the perioperative setting, though the hemodynamic response may be unpredictable because of interindividual dose-response variability. Rapid ventricular pacing (RVP) provides controlled, predictable flow reduction but requires advanced procedural planning. Endovascular balloon-assisted occlusion provides localized control in anatomically challenging areas under a hybrid neurosurgical-endovascular approach. To date, no single technique has demonstrated superiority over another, and the optimal strategy should be individualized based on lesion characteristics, institutional expertise, and available resources. Future research should focus on potential neuroprotective strategies during flow reduction and further characterize the safety and efficacy profiles of various flow reduction techniques through prospective cohort studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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