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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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».