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Enregistrement W4415792427 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4358037

Abstract 4358037: Barriers and Strategies in Neurovascular Care for Ruptured and Unruptured Intracranial Aneurysms During Awake Craniotomy: A Systematic Review

2025· article· en· W4415792427 sur OpenAlexaboutno aff
Wagner Rios-García, Sashenka Silva-Jiménez, Tamara Silva

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurovascular bundleObservational studyCraniotomyMEDLINESystematic reviewMultidisciplinary approach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Awake craniotomy for ruptured and unruptured intracranial aneurysms poses distinct neurovascular challenges. Identifying key barriers and strategies is essential to improve outcomes, yet current evidence is limited, underscoring the need for systematic evaluation. Research Questions: What are the main barriers and strategies in the neurovascular care of ruptured and unruptured intracranial aneurysms during awake craniotomy? Methods: A systematic search was conducted on May 5, 2025, in PubMed, Scopus, Embase, and Web of Science, without language restrictions. This was supplemented by gray literature identified from reference lists and the first 10 pages of Google Scholar. The review followed PRISMA 2020 guidelines, and study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Two trained reviewers independently screened studies after pilot training. Data synthesis was descriptive. Results: The final analysis included 12 observational studies with 119 patients (58.4% unruptured, 25% ruptured, 8.3% mixed, and 8.3% unreported status), primarily in adults(91.7%) at university hospitals (75%). All cases reported "good" surgical outcomes, though 33.3% had transient or permanent sequelae. The most prevalent barriers were intraoperative patient discomfort (50%), anesthetic management challenges (41.7%), and lack of specialized training or advanced equipment (25%). Successful strategies included multidisciplinary team collaboration (58.3%), real-time functional monitoring via awake testing (100%), and intraoperative ultrasound (33.3%). Studies originated from the USA (41.7%), Europe (25%), and Asia (16.7%), revealing geographic disparities in resource availability. These findings demonstrate the procedure's feasibility while highlighting the need for standardized protocols to address technical and logistical challenges. Study quality assessed by tool NOS revealed: High quality (33.3%), Moderate quality (50%), and Low quality (16.7%). Conclusions: Awake craniotomy is a feasible and promising approach for managing intracranial aneurysms. However, its widespread adoption is hindered by significant implementation barriers. Further high-quality studies are needed to validate current strategies, evaluate outcomes, and ensure their safe integration into neurovascular care.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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