Fluoroscopic Frameless Stereotaxy for Transsphenoidal Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the value of frameless fluoroscopy-guided stereotactic transsphenoidal surgery using the FluoroNav Virtual Fluoroscopy System (Medtronic Sofamor Danek, Inc., Memphis, TN). METHODS: Twenty consecutive patients undergoing transsphenoidal surgery for sellar lesions were assigned to transsphenoidal surgery with or without computer-assisted fluoroscopic image guidance using the FluoroNav system. Prospective data regarding patient age, sex, lesion characteristics, operative time, and treatment cost were obtained. RESULTS: Although patients in the FluoroNav group were, on average, 17 years younger than the patients in the control group, more patients with recurrent adenomas were treated in the image guidance group. No other significant differences between the groups were found. FluoroNav provided accurate, continuous information regarding the anatomic midline trajectory to the sella turcica as well as anatomic structures (e.g., sella, sphenoid sinus) in the lateral view. No patient required reversion to intraoperative videofluoroscopy. No statistically significant differences were found with regard to preincision setup time, operative time, or cost. FluoroNav allowed procedures to be performed with significantly fewer x-rays being taken. CONCLUSION: Fluoroscopic computer-assisted frameless stereotaxy furnishes accurate real-time information with regard to midline structures and operative trajectory. Although it is useful in first-time transseptal transsphenoidal surgery, its primary benefit is realized in recurrent surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».