Widening the Woven EndoBridge: Impact of New Width-Weighted Sizing Method on Woven EndoBridge Selection and Device Compression: A Single Institution Experience in 68 Patients With 12-Month Angiographic Follow-up
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The Woven EndoBridge (WEB) device, developed for wide neck bifurcation aneurysms, is sensitive to appropriate sizing. The instructions for use (IFU) sizing method is based on aneurysm width and dome height. In our institution, we developed a method emphasizing width dimensions to guide WEB selection (width weighted method, WWM) to increase device compression at the neck and consequently flow disruption. We sought to explore the impact of the WWM on WEB compression, angiographic flow disruption, and occlusion rates. METHODS: Consecutive patients with cerebral aneurysms with at least 1 year of follow-up (from February 2019 to December 2023), treated with WEB using the standard IFU sizing method vs the WWM method, were included. Clinical, angiographic, and geometric data were collected and analyzed. RESULTS: A total of 68 aneurysms were included (10 ruptured, 58 unruptured). WEB deployment was technically successful in 67 of 68 aneurysms (98.5%), with complications occurring in 2 patients (2.9%). WWM led to increasing device width dimensions in 35 of 68 cases (51%) with low resizing (2/68, 2.8%) rates. Device compression measured based on WWM was higher compared with theoretical compression based on IFU (41% vs 32%, P < .05). Adequate occlusion (web occlusion scale score 0-2) was achieved in 64 of 68 aneurysms (94.1%) at 1-year follow-up. CONCLUSION: WWM is a structured technique that can lead consistent selection of wider devices to better device compression compared with the IFU-based method. This technique may offer safe and superior flow disruption without an increase in complication rate, potentially translating to higher occlusion rates.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle