Robotic Stereotaxy in Cranial Neurosurgery: A Qualitative Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Modern-day stereotactic techniques have evolved to tackle the neurosurgical challenge of accurately and reproducibly accessing specific brain targets. Neurosurgical advances have been made in synergy with sophisticated technological developments and engineering innovations such as automated robotic platforms. Robotic systems offer a unique combination of dexterity, durability, indefatigability, and precision. OBJECTIVE: To perform a systematic review of robotic integration for cranial stereotactic guidance in neurosurgery. Specifically, we comprehensively analyze the strengths and weaknesses of a spectrum of robotic technologies, past and present, including details pertaining to each system's kinematic specifications and targeting accuracy profiles. METHODS: Eligible articles on human clinical applications of cranial robotic-guided stereotactic systems between 1985 and 2017 were extracted from several electronic databases, with a focus on stereotactic biopsy procedures, stereoelectroencephalography, and deep brain stimulation electrode insertion. RESULTS: Cranial robotic stereotactic systems feature serial or parallel architectures with 4 to 7 degrees of freedom, and frame-based or frameless registration. Indications for robotic assistance are diversifying, and include stereotactic biopsy, deep brain stimulation and stereoelectroencephalography electrode placement, ventriculostomy, and ablation procedures. Complication rates are low, and mainly consist of hemorrhage. Newer systems benefit from increasing targeting accuracy, intraoperative imaging ability, improved safety profiles, and reduced operating times. CONCLUSION: We highlight emerging future directions pertaining to the integration of robotic technologies into future neurosurgical procedures. Notably, a trend toward miniaturization, cost-effectiveness, frameless registration, and increasing safety and accuracy characterize successful stereotactic robotic technologies.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».