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Enregistrement W2292621674 · doi:10.3171/2015.12.focus15572

Contribution of combined intraoperative electrophysiological investigation with 3-T intraoperative MRI for awake cerebral glioma surgery: comprehensive review of the clinical implications and radiological outcomes

2016· article· en· W2292621674 sur OpenAlexaff
Diana Ghinda, Nan Zhang, Junfeng Lu, Chengjun Yao, Shiwen Yuan, Jinsong Wu

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineGliomaCraniotomyIntraoperative MRISurgeryUnivariate analysisCohortMagnetic resonance imagingInterventional magnetic resonance imagingRadiologyInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to assess the clinical efficiency of combined awake craniotomy with 3-T intraoperative MRI (iMRI)-guided resection of gliomas adjacent to eloquent cortex performed at a single center. It also sought to explore the contribution of iMRI to surgeons' learning process of maximal safe resection of gliomas. METHODS: All patients who underwent an awake craniotomy and iMRI for resection of eloquent area glioma during the 53 months between January 2011 and June 2015 were included. The cases were analyzed for short- and long-term neurological outcome, progression-free survival (PFS), overall survival (OS), and extent of resection (EOR). The learning curve was assessed after dividing the cohort into Group A (first 27 months) and Group B (last 26 months). Statistical analyses included univariate logistic regression analysis on clinical and radiological variables. Kaplan-Meier and Cox regression models were used for further analysis of OS and PFS. A p value < 0.05 was considered statistically significant. RESULTS: One hundred six patients were included in the study. Over an average follow-up period of 24.8 months, short- and long-term worsening of the neurological function was noted in 48 (46.2%) and 9 (8.7%) cases, respectively. The median and mean EOR were 100% and 92%, respectively, and complete radiographic resection was achieved in 64 (60.4%) patients. The rate of gross-total resection (GTR) in the patients with low-grade glioma (89.06% ± 19.6%) was significantly lower than that in patients with high-grade glioma (96.4% ± 9.1%) (p = 0.026). Thirty (28.3%) patients underwent further resection after initial iMRI scanning, with a 10.1% increase of the mean EOR. Multivariate Cox proportional hazards modeling demonstrated that the final EOR was a significant predictor of PFS (HR 0.225, 95% CI 0.070-0.723, p = 0.012). For patients with high-grade glioma, the GTR (p = 0.033), the presence of short-term motor deficit (p = 0.027), and the WHO grade (p = 0.005) were independent prognostic factors of OS. Performing further resection after the iMRI (p = 0.083) and achieving GTR (p = 0.05) demonstrated a PFS benefit trend for the patients affected by a low-grade glioma. Over time, the rate of performing further resection after an iMRI decreased by 26.1% (p = 0.005). A nonsignificant decrease in the rate of short-term (p = 0.101) and long-term (p = 0.132) neurological deficits was equally noted. CONCLUSIONS: Combined awake craniotomy and iMRI is a safe and efficient technique allowing maximal safe resection of eloquent area gliomas with possible subsequent OS and PFS benefits. Although there is a learning curve for applying this technique, it can also improve the surgeon's ability in eloquent glioma surgery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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