Factors influencing immediate post-angiographic occlusion outcomes in intracranial aneurysms treated with the woven endobridge device: a multi-center analysis and predictive model from the WorldWideWEB consortium
Notice bibliographique
Résumé
The Woven EndoBridge (WEB) device treats wide-necked bifurcation aneurysms, but occlusion rates vary. This study aims to identify factors associated with immediate WEB device occlusion. Data from patients treated with WEB devices across 36 sites were analyzed. Machine learning algorithms and ordinal regression models were developed to predict immediate incomplete occlusion for ruptured and unruptured aneurysms. The study included 1565 patients, with 436 ruptured and 1129 unruptured aneurysms. Immediate complete occlusion was achieved in 38.3% of ruptured and 32.8% of unruptured aneurysms. For ruptured aneurysms, the CatBoost classifier achieved an AUROC of 0.69. Key predictors of incomplete occlusion included pretreatment mRS, aneurysm diameter, and MCA location. Ordinal regression revealed that smoking history (OR: 1.95, p < 0.001), neck diameter (Odds Ratio [OR]: 1.50, p < 0.001), and presence of a branch from the aneurysm (OR: 2.06, p = 0.016) were associated with incomplete, while bifurcation aneurysms (OR: 0.55, p = 0.017) were associated with complete immediate occlusion. For unruptured aneurysms, the CatBoost classifier achieved an AUROC of 0.68. Significant predictors of immediate incomplete occlusion included aneurysm neck width, MCA location, and presence of daughter sac. Ordinal regression revealed that smoking history (OR: 1.29, p = 0.032), neck diameter (OR: 1.24, p < 0.001), and presence of a daughter sac (OR: 1.53, p = 0.005) were associated with incomplete, while bifurcation aneurysms (OR: 0.71, p = 0.02) and posterior circulation location (OR: 0.68, p = 0.01) were associated with complete immediate occlusion. Careful evaluation of patient demographics and specific aneurysm characteristics may help improve the outcomes of intracranial aneurysms treated with WEB device.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».