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Enregistrement W4415966042 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.40800

Fibromuscular Dysplasia and Spontaneous Cervical Artery Dissection

2025· article· en· W4415966042 sur OpenAlexaff
Ahmad Nehme, Liqi Shu, Marion Boulanger, Junpeng Ma, Salter Arms, Daniel Mandel, Christopher R. Leon Guerrero, Esther S.H. Kim, Nils Henninger, Jayachandra Muppa, Mirjam R. Heldner, Kateryna Antonenko, Valentin K. Steinsiepe, Marcel Arnold, Setareh Salehi Omran, Ross Crandall, Evan Lester, Aaron Rothstein, Ossama Khazaal, Malik Ghannam, Mohammad Almajali, Edgar A. Samaniego, Bastien Rioux, Alexandre Y. Poppe, Ana Catarina Fonseca, Michele Romoli, Marialuisa Zedde, David S. Liebeskind, Brian Mac Grory, Wayneho Kam, Sami Al Kasab, Mary Penckofer, Adeel Zubair, Richa Sharma, João Pedro Marto, Balaji Krishnaiah, Cheran Elangovan, Marwa Elnazeir, Farhan Khan, Shadi Yaghi, Emmanuel Touzé, Muhammad Affan, Omair ul haq Lodhi, David Seiffge, Diego López Mena, Antonio Araúz, João André Sousa, João Sargento‐Freitas, Vasco Barata, Paulo Castro‐Chaves, Maria Teresa Brito, Muhib Khan, Dania Mallick, Josefin E. Kaufmann, Stefan T. Engelter, Christopher Traenka, Diana Aguiar de Sousa, Mafalda Soares, Sara Rosa, Lily Zhou, Preet Gandhi, Thalia S. Field, Steven Mancini, Issa Metanis, Ronen R. Leker, Kelly Pan, Vishnu Dantu, Karl Baumgartner, Tina Burton, Regina von Rennenberg, Richard Choi, Jason MacDonald, Reza Bavarsad Shahripour, Xiaofan Guo, Sebastian Sanchez, Fayçal Zine-Eddine, Maria Fortuna Baptista, Diana Cruz, Giovanna De Marco, Marco Longoni, Kim J. Griffin, Lindsey Kuohn, Jennifer Frontera, Jordan Amar, James Giles, Rosario Pascarella, Ilaria Grisendi, Hipólito Nzwalo, Amir Molaie, Annie Cavalier, Mohammad Anadani, Kimberly Kicielinski, Ali Eltatawy, Lina Chervak, Roberto Chulluncuy‐Rivas, Yasmin Aziz, Ekaterina Bakradze, Thanh Lam Tran, Marc Rodrigo‐Gisbert, Manuel Requena, Faddi Saleh Velez, Jorge Ortiz Garcia, Varsha Mudassani, Adam de Havenon, Venugopalan Y. Vishnu, Sridhara Yaddanapudi, L Adams, Abigail Browngoehl, Tamra Ranasinghe, Randy Dunston, Zachary Lynch, James E. Siegler, Mayer Se, Joshua Z. Willey, Yee Kuang Cheng, Vítor Mendes Ferreira, Piers Klein, Thanh N. Nguyen, Syed Daniyal Asad, Zoha Sarwat, Anvesh Balabhadra, Shivam Patel, Thaís Secchi, Sheila Cristina Ouriques Martins, Gabriel Mantovani, Young Dae Kim, Sivani Lingam, Abid Quereshi, Sebastián Fridman, Alonso Alvarado, Farid Khasiyev, Guillermo Linares, Marina Mannino, Valeria Terruso, Sofia Vassilopoulou, Vasilis Tentolouris, Manuel Martínez-Marino, Victor Carrasci Wall, Francisca Indraswari, Sleiman El Jamal, Shilin Liu, Muhammad Alvi, Farman Ali, Mohammed Sarvath, Rami Z. Morsi, Tareq Kass‐Hout, Feina Shi, Jinhua Zhang, Dilraj Sokhi, Jamil Said, Alexis N. Simpkins, Mohammad R Ghani, Han Xiao, Narendra Kala, Nahid Mohammadzadeh, Eric Goldstein, Karen L. Furie

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGynecological conditions and treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibromuscular dysplasiaCervical ArteryCohortArterial diseaseDysplasiaDissection (medical)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Fibromuscular dysplasia (FMD) is found in 6 to 14% of patients with spontaneous cervical artery dissection (SCEAD) and may be associated with recurrent SCEAD. Objective: To evaluate the correlates of FMD in patients with SCEAD and to determine whether FMD is associated with recurrent SCEAD. Design, Setting, and Participants: This cohort study included patients from the Stroke Prevention in Cervical Artery Dissection (STOP-CAD) retrospective cohort study who presented from January 2015 to December 2022. This multicenter and international cohort included consecutive adult patients presenting at acute care hospitals and diagnosed with SCEAD in 63 sites in 16 countries. Data were analyzed from April to November 2024. Exposure: Fibromuscular dysplasia was defined as either a history of FMD or presence of FMD on cervical or renal artery imaging. Main Outcomes and Measures: Clinical and radiological correlates were compared between patients with and without FMD using logistic regression models. Rates of recurrent SCEAD by 24 months were compared using a Cox proportional hazards model. Results: This study included 3714 patients with SCEAD (median [IQR] age, 47 [38-56] years; 1637 [44.1%] females), of whom 196 (5.3%) had FMD. Patients with FMD were older (aOR per 10 years, 1.28; 95% CI, 1.14-1.43) and more often female (aOR, 2.00; 95% CI, 1.45-2.75). They more often had a history of dissection involving a noncervical artery (aOR, 8.10; 95% CI, 2.64-24.83), a history of SCEAD (aOR, 2.05; 95% CI, 1.07-3.93), a recent upper respiratory tract infection (aOR, 2.40; 95% CI, 1.52-3.78), a cerebral aneurysm (aOR, 2.22; 95% CI, 1.22-4.06), or a history of migraines (aOR, 2.44; 95% CI, 1.75-3.40). On imaging, they were less likely to have a single vertebral artery dissection (aOR, 0.37; 95% CI, 0.25-0.55) or an occlusive dissection (aOR, 0.55; 95% CI, 0.38-0.78). Eighty-one patients experienced a recurrent SCEAD, of which 46 (56.8%) occurred in the first 3 months of follow-up. The 24-month risk of recurrent SCEAD was 7.7% (95% CI, 3.1%-12.2%) and 2.8% (95% CI, 2.1%-3.5%) in patients with and without FMD, respectively (aHR, 2.75; 95% CI, 1.46-5.18; P = .002). Conclusions and relevance: In this cohort study of patients with SCEAD, FMD was associated with distinct correlates and a higher rate of recurrent SCEAD. These findings may help physicians in identifying and counseling patients with FMD and SCEAD.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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