Implantation of Stereoelectroencephalography Electrodes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stereoelectroencephalography (SEEG) was developed by Talairach and Bancaud in Paris in the late 1950s. Subsequently, the Talairach methodology was adopted at a number of additional centers in Europe and Canada. Technical aspects remained essentially unchanged for the following 30 years. Only in the last two decades, because of advancements in image-guided surgery systems, robotics, and computer-aided planning, use of SEEG has become more widespread, and reports describing these new developments have been published. OBJECTIVES: This systematic review was designed to assess published reports of SEEG surgical techniques and safety profile. DATA SOURCES: An electronic search was performed of Medline, Embase, and Scopus databases. In addition, the content pages of several standard epilepsy surgery textbooks were searched. Full-text English studies describing SEEG surgical technique or pertinent epidemiological data were included. Conference abstracts, reviews, posters, editorials, comments, and letters were excluded. RESULTS: Three hundred fifty-nine of 2,903 potentially eligible studies published by 32 centers were reviewed. Thirty-one of these primarily discussed the surgical technique. Thirty-five major complications (including 4 fatalities) were reported among 4,000 patients (0.8%) implanted with 33,000 electrodes. LIMITATIONS: The number of SEEG patients is likely to be underestimated because only a few groups have exhaustively reported their experience. Moreover, it is possible that a number of teams performing SEEG have not published studies on the topic. CONCLUSIONS: Rigorous SEEG, thanks to its basic principles and updated technologies, is a safe and accurate method to define the epileptogenic zone by means of stereotactically implanted intracerebral electrodes.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».