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Enregistrement W1606081250 · doi:10.3171/2009.4.peds08464

Application of intraoperative high-field magnetic resonance imaging in pediatric neurosurgery

2009· article· en· W1606081250 sur OpenAlexaff
Ron Levy, Robin G. Cox, Walter Hader, Terry Myles, Garnette R. Sutherland, Mark G. Hamilton

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuronavigationNeurosurgeryIntraoperative MRIMagnetic resonance imagingRadiologyPopulationSurgical planningSurgeryMedical physicsInterventional magnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: Over the past decade, the use of intraoperative MR (iMR) imaging in the pediatric neurosurgical population has become increasingly accepted as an innovative and important neurosurgical tool. The authors summarize their experience using a mobile 1.5-T iMR imaging unit with integrated neuronavigation with the goal of identifying procedures and/or pathologies in which the application of this technology changed the course of surgery or modified the operative strategy. METHODS: A database has been prospectively maintained for this patient population. The authors reviewed the hospital charts and imaging results for all patients in the database. This review revealed 105 neurosurgical procedures performed in 98 children (49 male and 49 female) between March 1998 and April 2008. Intradissection (ID) and/or quality assurance images were obtained at the discretion of the surgeon. RESULTS: The median age at surgery was 12 years (4 months-18 years). One hundred intracranial and 5 spinal procedures were performed; 22 of these procedures were performed for recurrent pathology. Surgical planning scans were obtained for 102 procedures, and neuronavigation was used in 93 patients. The greatest impact of iMR imaging was apparent in the 55 procedures to resect neoplastic lesions; ID scans were obtained in 49 of these procedures. Further surgery was performed in 49% of the procedures during which ID scans had been obtained. A smaller proportion of ID scans in the different cranial pathology groups (5 of 21 epilepsy cases, 4 of 9 vascular cases) resulted in further resections to meet the surgical goal of the surgeon. Two ID scans obtained during 5 procedures for the treatment of spinal disease did not lead to any change in surgery. Postoperative scans did not reveal any acute adverse events. There was 1 intraoperative adverse event in which a Greenberg retractor was inadvertently left on during ID scanning but was removed after the scout scans. CONCLUSIONS: The application of iMR imaging in the pediatric neurosurgical population allows, at minimum, the opportunity to perform less invasive surgical exposures. Its potential is greatest when its high-quality imaging ability is coupled with its superior neuronavigation capabilities, which permits tracking of the extent of resection of intracranial tumors and, to a lesser extent, other lesions during the surgical procedure.

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)0,001
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations59
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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