Abordaje retrosigmoideo para clipaje de aneurisma distal de la AICA
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Los aneurismas cerebrales de la circulación posterior, representan solo del 8 al 10 % del total de los aneurismas cerebrales, y de estos los de la arteria cerebelosa anteroinferior (AICA) son muy poco frecuentes, por lo que no hay algoritmo de manejo para estas lesiones, se requieren conocimientos anatómicos de vascular y de base de cráneo para el tratamiento de estos, hablando del abordaje quirúrgico, podemos mencionar, el extremo lateral, retrosigmoideo, orbitozigomatico ypresigmoideo, que depende del tamaño y localización del aneurisma, ya sea distal o proximal. Presentamos este caso, que tratamos mediante un abordaje retrosigmoideo convencional, el cual nos ofreció un corredor quirúrgico suficiente, sin necesidad de un abordaje mas amplio, en este caso fue un aneurisma distal de la AICA, localizado en el segmento meatal, que se encontró en el complejo neurovascular medio del ángulo pontocerebeloso, muy próximo a los nervios craneales V, VII y VIII.Objetivos: Demostrar que los aneurismas distales de la AICA se pueden manejar mediante un abordaje retrosigmodeo convencional con éxito.Materiales y métodos: El paciente se colocó en posición park bench, bajo fijación esquelética de 3 puntos, con el asterion como punto mas elevado. Se realizo una incisión en forma de C en la mastoides y se realizo un abordaje dirigido hacia el ángulo pontocerebeloso.Resultados: Se logró realizar el clipaje del aneurisma de forma satisfactoria, con un buen resultado clínico del paciente, quien fue egresada a los 4 días sin déficit neurológico.Conclusión: El abordaje retrosigmoideo es una opción terapéutica para el manejo de los aneurismas ubicados en el ángulo pontocerebeloso, específicamente del AICA distal y también se puede usar incluso para los aneurismas distales del PICA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".