NIMG-46THE USE OF CLINICAL FUNCTIONAL MAGNETIC RESONANCE IMAGING IN BRAIN TUMOUR PATIENTS FOR SURGICAL PLANNING: A SINGLE-SURGEON RETROSPECTIVE COHORT STUDY AT A CANADIAN CENTER
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advanced imaging techniques such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging (DTI) are being increasingly used for the pre-operative evaluation of patients with brain tumors. METHODS: The study is a retrospective chart review investigating the use of fMRI from 2002-2013 in the pre-operative evaluation of brain tumour patients. Baseline demographic and clinical data were collected. The specific fMRI protocols used for each patient were recorded. RESULTS: 60 patients were identified over the twelve-year period. The type of tumours most commonly investigated were low-grade glioma, glioblastoma multiforme and meningioma. Most common presenting concerns were seizures (46%), change on surveillance (15%), language deficits (11%), and headache (10%). There was a predominance of left-hemispheric lesions investigated with fMRI (77.6% versus 22.4% for right). The most commonly involved lobes were frontal (46.5%), temporal (28.8%), parietal (16.4%), then insular (5.5%). The most common fMRI paradigms were language (85.2%), motor (79.6%), sensory (18.5%), and memory (9.3%). Most patients ultimately underwent a craniotomy (73.2%) while smaller groups underwent stereotactic biopsy (10.7%) and non-surgical management (16.1%). Time from request for fMRI to actual fMRI acquisition was 3.2 +/− 2.3 weeks. Time from fMRI acquisition to intervention was 5.2 +/− 5.4 weeks. CONCLUSIONS: We have characterized patient demographics in a retrospective single-surgeon cohort undergoing pre-operative clinical fMRI at a Canadian center. Our experience suggests an acceptable wait time from scan request to scan completion/analysis and from scan to intervention.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».