Language mapping with navigated transcranial magnetic stimulation in pediatric and adult patients undergoing epilepsy surgery: Comparison with extraoperative direct cortical stimulation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Navigated transcranial magnetic stimulation (nTMS) is becoming increasingly popular in noninvasive preoperative language mapping, as its results correlate well enough with those obtained by direct cortical stimulation (DCS) during awake surgery in adult patients with tumor. Reports in the context of epilepsy surgery or extraoperative DCS in adults are, however, sparse, and validation of nTMS with DCS in children is lacking. Furthermore, little is known about the risk of inducing epileptic seizures with nTMS in pediatric epilepsy patients. We provide the largest validation study to date in an epilepsy surgery population. METHODS: We compared language mapping with nTMS and extraoperative DCS in 20 epilepsy surgery patients (age range 9-32 years; 14 children and adolescents). RESULTS: In comparison with DCS, sensitivity of nTMS was 68%, specificity 76%, positive predictive value 27%, and negative predictive value 95%. Age, location of ictal-onset zone near or within DCS-mapped language areas or severity of cognitive deficits had no significant effect on these values. None of our patients had seizures during nTMS. SIGNIFICANCE: Our study suggests that nTMS language mapping is clinically useful and safe in epilepsy surgery patients, including school-aged children and patients with extensive cognitive dysfunction. Similar to in tumor surgery, mapping results in the frontal region are most reliable. False negative findings may be slightly more likely in epilepsy than in tumor surgery patients. Mapping results should always be verified by other methods in individual patients.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».