P.042 The use of functional MRI in low grade glioma surgery - a Canadian survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: The goal of a brain tumour operation is maximal safe resection. No widely used guidelines for the use of functional magnetic resonance imaging (fMRI) in these patients currently exist. In this study we are trying to determine if and how Canadian neurosurgeons use fMRI in the management of patients with low grade glioma (LGG). Methods: A 15-25 minute survey was created using an online survey tool. In Part One of the study the survey was distributed to neurosurgery consultant and resident staff at the London Health Sciences Centre (LHSC). In Part Two of the study the survey is being distributed to members of the Canadian Neurosurgical Society. The survey consists of two sections - background and case-based decision making. Results: There were six surveys from the LHSC staff. On average respondents indicated that they obtain fMRI for 9% of LGG patients, though 67% indicated that they were comfortable ordering and interpreting fMRI studies. In the case-based section, fMRI data did not tend to affect respondents’ preferred treatment, confidence in their treatment, or their predicted risk of surgical treatment. Conclusions: In this limited survey of LHSC neurosurgical staff there was no regular use of fMRI in LGG patients. We await the results of a national survey of Canadian neurosurgeons.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».