F.09 Neurosurgical Outcomes in patients with Multiple Sclerosis related Trigeminal Neuralgia
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to assess the outcomes of surgery for multiple sclerosis-related trigeminal neuralgia (MS-TN). Methods: All Manitobans undergoing first surgery for medically refractory MS-TN between 2000 and 2014 were identified. The time interval until additional surgeries were required for recurrent pain, defined as the time to fail (TTF), was determined from a retrospective chart review. Kaplan-Meier analyses were performed and outcomes compared. Results: Twenty-one patients (26 sides) underwent first rhizotomy by GammaKnife (GK, 13), glycerol injection (PGR, 10) or balloon compression (BCR, 3). Second procedures were required in 88% at 15±13 months, including GK (24), PGR (19), BCR (25), microvascular decompression (2) and open surgical partial rhizotomy (Dandy, 4) for an overall total of 99 surgeries (1-12 per side). The additional GK, PGR, and BCR eventually failed and required further surgeries in 40%, 60% and 70% at 1, 2, and 3 years respectively with a trend to longer TTF compared to first surgeries (ns). Follow up of Dandy procedures, however, identified no pain recurrence at 4 to 110 months. Conclusions: The minimally invasive rhizotomies for MS-TN were associated with high rates of recurrence and reoperation. Long term pain relief was best achieved with a Dandy procedure, even after multiple prior rhizotomies.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».