The Craniocaudal Extension of Posterolateral Approaches and Their Combination
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to describe quantitatively the properties of the posterolateral approaches and their combination. METHODS: Six silicone-injected cadaveric heads were dissected bilaterally. Quantitative data were generated with the Optotrak 3020 system (Northern Digital, Waterloo, Canada) and Surgiscope (Elekta Instruments, Inc., Atlanta, GA), including key anatomic points on the skull base and brainstem. All parameters were measured after the basic retrosigmoid craniectomy and then after combination with a basic far-lateral extension. The clinical results of 20 patients who underwent a combined retrosigmoid and far-lateral approach were reviewed. RESULTS: The change in accessibility to the lower clivus was greatest after the far-lateral extension (mean change, 43.62 +/- 10.98 mm2; P = .001). Accessibility to the constant landmarks, Meckel's cave, internal auditory meatus, and jugular foramen did not change significantly between the 2 approaches (P > .05). The greatest change in accessibility to soft tissue between the 2 approaches was to the lower brainstem (mean change, 33.88 +/- 5.25 mm2; P = .0001). Total removal was achieved in 75% of the cases. The average postoperative Glasgow Outcome Scale score of patients who underwent the combined retrosigmoid and far-lateral approach improved significantly, compared with the preoperative scores. CONCLUSION: The combination of the far-lateral and simple retrosigmoid approaches significantly increases the petroclival working area and access to the cranial nerves. However, risk of injury to neurovascular structures and time needed to extend the craniotomy must be weighed against the increased working area and angles of attack.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».