E.4 Safety and outcomes of middle meningeal artery embolization for pseudoaneurysms and aneurysms: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Middle meningeal artery embolization (MMAE) is increasingly used to treat chronic subdural hematomas, arteriovenous fistulas and meningiomas. Less commonly, MMAE is performed for pseudoaneurysms and aneurysms. While procedural safety and efficacy in the context of the former diseases is well-documented, data for MMA aneurysm/pseudoaneurysm treatment are scarce. Methods: We conducted a systematic review using PubMed/Medline and GoogleScholar, targeting studies published in English since 1994. Original research studies and case reports involving adult patients (≥18 years) with aneurysms or pseudo-aneurysms treated with MMAE were included. Data on complications, outcomes, procedural techniques, and embolization materials were analyzed using descriptive statistics. Results: Of 1,690 identified studies, 600 underwent full-text review, and 27 studies/case reports focusing on MMAE for pseudoaneurysms and aneurysms were included in the final analysis. In most cases, the treatment was successful, with complete (pseudo-)aneurysm occlusion in all patients and symptom improvement in 24 of 28 patients (85.7%). Complications were rare, occurring in <5%, and mild, such as transient headaches (n=1) which resolved spontaneously. Conclusions: MMAE appears to be a safe and effective treatment for pseudoaneurysms and aneurysms, with minimal complications and high success rates. However, available data are scarce and from case reports only, limiting generalizability. Confirmation in larger, multi-center studies is needed.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».