The Role of Intraoperative MRI in Awake Neurosurgical Procedures: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background- Awake craniotomy for brain tumors remains an important tool in the arsenal of the treating neurosurgeon working in eloquent areas of the brain. Furthermore, with the implementation of intraoperative magnetic resonance imaging (I-MRI), one can afford the luxury of imaging to assess surgical resection of the underlying gross imaging defined neuropathology and the surrounding eloquent areas. Ideally, the combination of I-MRI and awake craniotomy could provide the maximal lesion resection with the least morbidity and mortality. However, more resection with the aid of real time imaging and awake craniotomy techniques might give opposite outcome results. The goal of this systematic review.is to identify the available literature on combined I-MRI and awake craniotomy techniques, to better understand the potential morbidity and mortality associated. Methods- MEDLINE, EMBASE and CENTRAL were searched from inception up to December 2016. A total of 10 articles met inclusion in to the review, with a total of 324 adult patients. Results- All studies showed transient neurological deficits between 2.9 percent to 76.4 percent. In regards to persistent morbidity, the mean was approximately 10 percent (ranges from zero to 35.3 percent) with a follow up period between 5 days to 6 months. Conclusion- The preliminary results of this review also suggest this combined technique may impose acceptable post-operative complication profiles and morbidity. However, this is based on low quality evidence, and is therefore questionable. Further, well-designed future trials with the long-term follow-up are needed to provide various aspects of feasibility and outcome data for this approach.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».