P.182 Intracranial-intracranial bypass strategies for the treatment of complex intracranial aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to describe the technical characteristics and clinical efficacy of intracranial-to-intracranial (IC-IC) bypass for the treatment of complex intracranial aneurysms. Methods: We retrospectively reviewed all patients with aneurysms who underwent a preplanned combination of surgical or endovascular treatment and IC-IC bypass at our institution between January 2006 and September 2023. IC-IC bypass techniques included four strategies: type A (end-to-end reanastomosis), type B (end-to-side reimplantation), type C (in situ side-to-side anastomosis), and type D (IC-IC bypass with a graft vessel). Results: We performed the type A strategy on five patients (50.0%), type B on one (10.0%), type C on one (10.0%), and type D on three (30.0%). During a mean period of 68.3 months, good clinical outcomes (modified Rankin Scale score, 0-2) were observed in all patients. Follow-up angiography demonstrated complete aneurysmal obliteration in all patients and good bypass patency in nine of ten patients (90.0%). Conclusions: The treatment of complex aneurysms remains a challenge with conventional surgical or endovascular treatments. IC-IC bypass surgery is a useful technique, associated with favorable clinical outcomes, for treating complex aneurysms.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».