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Enregistrement W1518040786 · doi:10.3171/2009.3.peds08459

Neurosurgical management of intractable rolandic epilepsy in children: role of resection in eloquent cortex

2009· article· en· W1518040786 sur OpenAlexaff
Mony Benifla, Francesco Sala, John A. Jane, Hiroshi Otsubo, Ayako Ochi, James M. Drake, Shelly K. Weiss, Elizabeth Donner, Ayataka Fujimoto, Stephanie Holowka, Elysa Widjaja, O. Carter Snead, Mary Lou Smith, Mandeep S. Tamber, James T. Rutka

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCortical dysplasiaMedicineMagnetoencephalographyHemiparesisEpilepsyMagnetic resonance imagingEpilepsy surgeryElectroencephalographyPathologicalIntractable epilepsyRolandic epilepsyCortex (anatomy)AnesthesiaSurgeryRadiologyLesionNeurosciencePsychologyPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: The authors undertook this study to review their experience with cortical resections in the rolandic region in children with intractable epilepsy. METHODS: The authors retrospectively reviewed the medical records obtained in 22 children with intractable epilepsy arising from the rolandic region. All patients underwent preoperative electroencephalography (EEG), MR imaging, prolonged video-EEG recordings, functional MR imaging, magnetoencephalography, and in some instances PET/SPECT studies. In 21 patients invasive subdural grid and depth electrode monitoring was performed. Resection of the epileptogenic zones in the rolandic region was undertaken in all cases. Seizure outcome was graded according to the Engel classification. Functional outcome was determined using validated outcome scores. RESULTS: There were 10 girls and 12 boys, whose mean age at seizure onset was 3.2 years. The mean age at surgery was 10 years. Seizure duration prior to surgery was a mean of 7.4 years. Nine patients had preoperative hemiparesis. Neuropsychological testing revealed impairment in some domains in 19 patients in whom evaluation was possible. Magnetic resonance imaging abnormalities were identified in 19 patients. Magnetoencephalography was performed in all patients and showed perirolandic spike clusters on the affected side in 20 patients. The mean duration of invasive monitoring was 4.2 days. The mean number of seizures during the period of invasive monitoring was 17. All patients underwent resection that involved primary motor and/or sensory cortex. The most common pathological entity encountered was cortical dysplasia, in 13 children. Immediately postoperatively, 20 patients had differing degrees of hemiparesis, from mild to severe. The hemiparesis improved in all affected patients by 3-6 months postoperatively. With a mean follow-up of 4.1 years (minimum 2 years), seizure outcome in 14 children (64%) was Engel Class I and seizure outcome in 4 (18%) was Engel Class II. In this series, seizure outcome following perirolandic resection was intimately related to the child's age at the time of surgery. By univariate logistic regression analysis, age at surgery was a statistically significant factor predicting seizure outcome (p < 0.024). CONCLUSIONS: Resection of rolandic cortex for intractable epilepsy is possible with expected morbidity. Accurate mapping of regions of functional cortex and epileptogenic zones may lead to improved seizure outcome in children with intractable rolandic epilepsy. It is important to counsel patients and families preoperatively to prepare them for possible worsened functional outcome involving motor, sensory and/or language pathways.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations97
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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