P.181 Surgical results with low-grade arteriovenous malformations: a single center 16-year experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advancements in AVM surgical techniques for cerebral arteriovenous malformation (AVM) underscore its efficacy. Our research aims to showcase the positive outcomes of treating low-grade AVMs surgically, focusing on safety and effectiveness. Methods: We retrospectively reviewed 55 patients with Spetzler-Martin (S-M) grade 1 and 2 AVMs who underwent surgical resection between January 2009 and December 2024. Results: In our study, 55 patients with S-M grade 1 and 2 AVMs underwent surgical resection, evenly divided between grades 1 (50.9%) and 2 (49.1%). Intracranial hemorrhage was the primary symptom in 74.5% of cases. Pre-operative Glasgow coma scale (GCS) scores revealed 69.1% of patients scored above 13, with 18% below 8. Successful resection was achieved in 87.3%. Postoperatively, 95.5% of ruptured and 90.9% of unruptured AVM patients showed lower or same modified Rankin scale scores. Poorer outcomes were significantly linked to lower GCS scores and intranidal/flow-related aneurysms. Conclusions: Our findings indicate surgical resection as a beneficial treatment for low-grade AVMs, yielding high cure rates and positive functional outcomes in both ruptured and unruptured cases. Preoperative GCS scores and the presence of associated aneurysms are predictive of postoperative functional status. Additionally, managing postoperative seizures effectively is key to enhancing prognosis
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».