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Enregistrement W1990174366 · doi:10.3171/foc/2008/25/9/e16

The role of magnetoencephalography in epilepsy surgery

2008· review· en· W1990174366 sur OpenAlexafffund
Zulma Tovar-Spinoza, Ayako Ochi, James T. Rutka, Cristina Go, Hiroshi Otsubo

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésMagnetoencephalographyEpilepsy surgeryIctalEpilepsyNeuroscienceNeuronavigationSemiologyStereoelectroencephalographyElectroencephalographyPsychologyMedicineMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epilepsy surgery requires the precise localization of the epileptogenic zone and the anatomical localization of eloquent cortex so that these areas can be preserved during cortical resection. Magnetoencephalography (MEG) is a technique that maps interictal magnetic dipole sources onto MR imaging to produce a magnetic source image. Magneto-encephalographic spike sources can be used to localize the epileptogenic zone and be part of the workup of the patient for epilepsy surgery in conjunction with data derived from an analysis of seizure semiology, scalp video electroencephalography, PET, functional MR imaging, and neuropsychological testing. In addition, magnetoencephalographic spike sources can be linked to neuronavigation platforms for use in the neurosurgical field. Finally, paradigms have been developed so that MEG can be used to identify functional areas of the cerebral cortex including the somatosensory, motor, language, and visual evoked fields. The authors review the basic principles of MEG and the utility of MEG for presurgical planning as well as intra-operative mapping and discuss future applications of MEG technology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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