Role of Facial Nerve Motor-Evoked Potential Ratio in Predicting Facial Nerve Function in Vestibular Schwannoma Surgery Both Immediate and at 1 Year
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether transcranial electrical stimulation-induced facial motor-evoked potential (FMEP) monitoring of the facial nerve (FN) during vestibular schwannoma (VS) tumor resection can predict both immediate and 1 year postoperative FN functional outcome. DESIGN: Prospective consecutive non-comparative observational case series. SETTING: Tertiary referral center. MAIN OUTCOME MEASURES: Facial function, immediate post operation and at 1 year using House-Brackmann (HB) grading scale. METHODS: The study included 367 consecutive patients (men 178; women 189; age 13-81 years) monitored during primary sporadic VS microsurgery between November 2002 and April 2015. Neurofibromatosis type II, revision surgery, previous radiotherapy treatment, preoperative facial nerve weakness, and non-VS cases were excluded retrospectively during analysis of data. Data of facial function were missing from eight patients at 1 year and were excluded. The correlation between the final-to-baseline FMEP ratio and immediate and 1 year facial nerve function was examined. RESULTS: Using logistic regression model, the cut-off points of FMEP ratio were 0.62 (PPV 0.96) and 0.59 (PPV 0.98) which predicted satisfactory FN function (HB grades 1 or 2) immediately postoperative and at 1 year after surgery, respectively. CONCLUSION: Transcranial electrical stimulation FMEP is a valuable tool for monitoring facial nerve function during resection of vestibular schwannoma. Maintaining a FMEP event-to-baseline ratio of 60% or greater is predictive of satisfactory long-term FN function.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».