Neurosurgery for the treatment of epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Epilepsy is a common condition that is estimated to afflict 0.5-1.0% of the world's population. Frequently commencing in childhood, it is often associated with life-long disability. Approximately one-third of patients with epilepsy are refractory to antiepileptic drug therapy and many of these patients are candidates for surgical treatment. A growing body of evidence supports the safety and efficacy of surgery for the treatment of selected patients with epilepsy. Little information is available in the anesthesia literature regarding the presurgical assessment of candidates for surgical treatment. RECENT FINDINGS: The presurgical identification of suitable candidates involves a multidisciplinary approach to assessment. Recent advances, particularly in neuroimaging techniques, are dramatically enhancing the capacity to accurately identify patients who are most likely to benefit from surgery. Epilepsy surgery is underused worldwide and in developed countries. In view of current efforts to increase opportunities to provide surgical treatment to more patients and to offer surgery earlier in the course of the disorder, the number of patients requiring specialized perioperative anesthetic care is expected to increase. SUMMARY: This article provides anesthesiologists with an overview of the assessment process, investigation techniques and current rationale that influence the selection of appropriate candidates for surgical treatment and the associated need for specialized anesthetic care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».