Epilepsy Surgeries Requiring an Operculoinsular Cortectomy: Operative Technique and Results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epilepsy surgeries requiring an operculoinsulectomy pose significant difficulties because the perisylvian area is highly vascular, deep, and functional. OBJECTIVE: To report the operative technique and results of epilepsy surgeries requiring an operculoinsular cortectomy at our institution. METHODS: The data of all consecutive patients who had undergone an epilepsy surgery requiring an operculoinsular cortectomy with a minimum follow-up of 1 yr were reviewed. Tumor and vascular malformation cases were excluded. Surgical techniques are described based on findings during surgery. RESULTS: Twenty-five patients underwent an epilepsy surgery requiring an operculoinsular cortectomy: mean age at surgery was 35 y (9-51), mean duration of epilepsy was 19 y (5-36), 14 were female, and mean duration of follow-up was 4.7 y (1-16). Magnetic resonance imaging of the operculoinsular area was normal or revealed questionable nonspecific findings in 72% of cases. Investigation with intracranial EEG electrodes was done in 17 patients. Surgery was performed on the dominant side for language in 7 patients. An opercular resection was performed in all but 2 patients who only had an insulectomy. Engel class I seizure control was achieved in 80% of patients. Postoperative neurological deficits (paresis, dysphasia, alteration of taste, smell, hearing, pain, and thermal perceptions) were frequent (75%) but always transient except for 1 patient with persistent mild alteration of thermal and pain perception. CONCLUSION: Surgical treatment of operculoinsular epilepsy is effective in achieving seizure control and is associated with an acceptable long-term complication rate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».