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Enregistrement W2884881047 · doi:10.1055/s-0038-1633679

Early Experience with Endoscopic Endonasal Techniques for Skull Base Pathologies at a Referral Center in Colombia: Multidisciplinary Team Approach Implementation

2018· article· en· W2884881047 sur OpenAlexaff
Nicolás Gil Guevara, Esteban Ramírez Ferrer, María Ciro, Camilo Vega, Pedro Gonzalez

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurological Surgery Part B Skull Base · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensVancouver General HospitalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopic endonasal surgeryMedicineSkullMultidisciplinary teamReferralSurgeryGeneral surgeryMultidisciplinary approachEndoscopyMedical physicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The development of skull base surgery can be roughly divided into two eras, those of open and endoscopic skull base surgery; in our practice, the open surgery showed the advantage to improve the opportunities in minimal invasive surgery. Our practice, which is done in a state center of reference in oncological pathology were the majority of patients coming from all regions of the country with extensive tumor pathology. We want to show the early experience with endoscopic endonasal techniques based on the well-known recommendations of the large groups of endonasal endoscopic surgery. As has been said endoscopic endonasal surgery is predominantly between the collaboration of neurosurgeons and rhinologic surgeons; differences in training are associated with distinct knowledge and skill sets, as well as oncological philosophy. The normalization of training and the acquisition of surgical skills for endonasal skull base surgery have been widely described for more than 10 to 15 years. Our objective is to be able to implant the model multidisciplinary team of skull base to the reality of Latin America and Colombia and at the same time to report cases managed with endonasal endonasal surgery. Objectives To report our experience applying the recommendations of creation, training, and implementation of a multidisciplinary skull base team. To implement protocols for the management of each one of the pathologies in our institution following in the same way the recommendations of acquisition of surgical skills. Through the report of the experience of the group to be able to link other disciplines (intensive care, radiotherapy, endocrinology…) required to improve and to be able to resemble the results to the reports of the great world centers. Methods Consolidating a group of patients ( n = 32) were all diagnosed with pathologies of the skull base, excluding the requirement of combined open approaches, in a period of ∼18 months between 2015 and 2017. The following variables were taken into account: symptoms, intraoperative findings, days of hospitalization, histopathology, and initial results at 3 and 6 months. Results Between 2015 and 2017, there were 32 patients with oncologic disease in skull base that were taken to endoscopic endonasal approach. The main diagnosis was pituitary macroadenoma, mostly functioning (ethmoidal carcinomas, chondrosarcomas, osteoid fibroma, craniopharyngioma, chordomas among others). The mean days of postoperatory hospitalization were 10 days. Also, it was described systematic protocol to follow by the multidisciplinary team to get better results. Conclusion The conformation of a multidisciplinary skull base team is very important to improve the results of patients with cranial base cancer. It is clear that other disciplines must be incorporated into the skull base team; follow the recommendations of training and acquisition of abilities already described in the literature facilitates the beginning of the implementation of a skull base team. Endonasal endoscopic surgery increases efficiency, has maximum functional preservation and demonstrates promising results, and should not be techniques in our environment exclusive to private practice.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,281 · 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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