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Enregistrement W2811452681 · doi:10.1017/cjn.2018.239

P.137 Use of intravenous fluorescein for intra-operative localization of an intramedullary spinal cord tumour; a technical note

2018· article· en· W2811452681 sur OpenAlexvenueno aff
JT Adams, Myeong‐Ki Hong, Sean Christie, Susan Barry

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntramedullary rodMedicineFluoresceinSpinal cordLesionCordSurgeryFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Localization of intramedullary spine tumors can be difficult. Various intraoperative aids have previously been described, but have limited use due to expense, complexity, and time. Intravenous fluorescein is an inexpensive and safe drug that may be useful in the localization of such tumors. We describe a technical description of the intra-operative use of fluorescein as an aid in the localization of a intramedullary spine tumour. Methods: In this technical report, the authors present a case example of a 56 year old man presenting with a intramedullary tumor at the level of C5/6. Intra-operatively intravenous Fluorescein was administered and the Pentero microscope BLUE™ 400 feature was used to accurately identify the lesion. Multiple biopsies of the fluorescent tissue were taken. Results: After 10 cardiac cycles the fluorescent coloring was isolated to what was thought to be the intramedullary lesion. Our myelotomy was made based on the uptake of this fluorescent coloring and multiple biopsies were taken. Final pathology confirmed this tissue was consistent with a high grade glioma. Conclusions: The use of intravenous fluorescein was a valuable aid in localizing the lesion and minimizing the size of our myelotomy. The use of intravenous fluorescein to localize high grade intramedullary spinal cord tumours appears to be safe, accurate, and inexpensive.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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