Multimodal multidisciplinary surgical approach for the treatment of pituitary tumours.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The surgical management of pituitary tumours is being impacted by the development of two key technologies: image guidance and endoscopy. This study sought to assess their impact. METHODS: Retrospective review of all patients referred to the Skull Base Clinic of the McGill University Health Centre since 2000. Patients were operated on in a multidisciplinary context using a multimodal approach combining endoscopy and microscopy. Imaging during the surgery was initially supported by both three-dimensional neuronavigation and traditional C-arm fluoroscopy. RESULTS: Seventy-five patients were referred to the multidisciplinary clinic, for a total of 41 surgeries. Neuronavigation was used in all cases. C-arm fluoroscopy was not found to improve our surgeries and was removed from our protocol. Endoscopy was found to be advantageous as it allowed improved visualization. It also permitted identifying surrounding structures in the lateral wall of the sphenoid sinus, next to the tumour, and "around corners." Moreover, it encouraged multidisciplinary co-operation as it allowed neurosurgeons and otolaryngologists to follow progress during the case. Nevertheless, the microscope continued to play a role as it facilitated a bimanual technique, stable magnification, and a three-dimensional view. Morbidities in our case series appeared to be minimal. CONCLUSION: Both endoscopy and the microscope were found to have a role in our surgeries. We consider these technologies to be complementary. C-arm fluoroscopy was rendered obsolete by the neuronavigation unit. A multidisciplinary, multimodal approach maximizes the benefits of these new technologies and permits the best surgical result.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».