Magnetoencephalography-guided resection of epileptogenic foci in children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Resective surgery is increasingly used in the management of pediatric epilepsy. Frequently, invasive monitoring with subdural electrodes is required to adequately map the epileptogenic focus. The risks of invasive monitoring include the need for 2 operations, infection, and CSF leak. The aim of this study was to evaluate the feasibility and outcomes of resective epilepsy surgery guided by magnetoencephalography (MEG) in children who would have otherwise been candidates for electrode implantation. METHODS: The authors reviewed the records of patients undergoing resective epilepsy surgery at the Hospital for Sick Children between 2001 and 2010. They identified cases in which resections were based on MEG data and no intracranial recordings were performed. Each patient's chart was reviewed for presentation, MRI findings, MEG findings, surgical procedure, pathology, and surgical outcome. RESULTS: Sixteen patients qualified for the study. All patients had localized spike clusters on MEG and most had abnormal findings on MRI. Resection was carried out in each case based on the MEG data linked to neuronavigation and supplemented with intraoperative neuromonitoring. Overall, 62.5% of patients were seizure free following surgery, and 20% of patients experienced an improvement in seizures without attaining seizure freedom. In 2 cases, additional surgery was performed subsequently with intracranial monitoring in attempts to obtain seizure control. CONCLUSIONS: MEG is a viable alternative to invasive monitoring with intracranial electrodes for planning of resective surgery in carefully selected pediatric patients with localization-related epilepsy. Good candidates for this approach include patients who have a well-delineated, localized spike cluster on MEG that is concordant with findings of other preoperative evaluations and patients with prior brain pathologies that make the implantation of subdural and depth electrodes somewhat problematic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».