Navigated Intraoperative 2-Dimensional Ultrasound in High-Grade Glioma Surgery: Impact on Extent of Resection and Patient Outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maximizing extent of resection (EOR) and reducing residual tumor volume (RTV) while preserving neurological functions is the main goal in the surgical treatment of gliomas. Navigated intraoperative ultrasound (N-ioUS) combining the advantages of ultrasound and conventional neuronavigation (NN) allows for overcoming the limitations of the latter. OBJECTIVE: To evaluate the impact of real-time NN combining ioUS and preoperative magnetic resonance imaging (MRI) on maximizing EOR in glioma surgery compared to standard NN. METHODS: We retrospectively reviewed a series of 60 cases operated on for supratentorial gliomas: 31 operated under the guidance of N-ioUS and 29 resected with standard NN. Age, location of the tumor, pre- and postoperative Karnofsky Performance Status (KPS), EOR, RTV, and, if any, postoperative complications were evaluated. RESULTS: The rate of gross total resection (GTR) in NN group was 44.8% vs 61.2% in N-ioUS group. The rate of RTV > 1 cm3 for glioblastomas was significantly lower for the N-ioUS group (P < .01). In 13/31 (42%), RTV was detected at the end of surgery with N-ioUS. In 8 of 13 cases, (25.8% of the cohort) surgeons continued with the operation until complete resection. Specificity was greater in N-ioUS (42% vs 31%) and negative predictive value (73% vs 54%). At discharge, the difference between pre- and postoperative KPS was significantly higher for the N-ioUS (P < .01). CONCLUSION: The use of an N-ioUS-based real-time has been beneficial for resection in noneloquent high-grade glioma in terms of both EOR and neurological outcome, compared to standard NN. N-ioUS has proven usefulness in detecting RTV > 1 cm3.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».