Intra-operative electrooculographic monitoring to prevent post-operative extraocular motor nerve dysfunction during skull base surgeries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Intra-operative identification and preservation of extraocular motor nerves is one of the main goals of surgeries for skull base tumours and this is done by monitoring the extraocular movement (EOM). Intra-operative electromyographic monitoring has been reported, but it is a complex and skilful process. Electrooculography (EOG) is a simple and reliable technique for monitoring EOMs. We aimed to assess the utility of EOG monitoring in preventing extraocular motor nerve dysfunction during skull base surgeries. METHODS: In this retrospective cohort study, intra-operative EOG recordings were obtained using disposable needle electrodes placed on the periorbital skin and the polarity of the waves noted for interpretation. Triggered as well as continuous EOG responses were recorded after monopolar electrode stimulation of cranial nerve (CN) during tumour removal which helped the surgeon with careful dissection and avoiding potential nerve injuries. RESULTS: Of the 11 cases monitored, oculomotor and abducent nerves were identified in all cases, but the trochlear nerve could not be definitively identified. Six patients had no pre- or post-operative extraocular motor nerve dysfunction. The other five patients had pre-existing deficits before surgery, which recovered completely in two, significantly in one, and did not improve in two patients at 3-6 months follow-up. CONCLUSIONS: EOG was found to be a simple and reliable method of monitoring extraocular motor nerves (CNs III and VI) intraoperatively.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».