Development and validation of a preclinical model for training and assessment of cerebrospinal fluid leak repair in endoscopic skull base surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background Achieving an effective endoscopic skull base reconstruction in case of large dural defects requires specific training and can be extremely challenging. The aim of this study was to describe the development and validation of a preclinical model for cerebrospinal fluid (CSF) leak repair, which can be used for training and to test the mechanical efficacy of endoscopic skull base reconstruction. Methods Eleven fresh‐frozen cadaver heads were dissected. A catheter was inserted in the subdural space via a cervical access, which was sealed with mastic; a vertical graduated tube connected to the catheter measured intracranial pressure (ICP), while stained water was injected intracranially. After endoscopic skull base reconstruction was performed, an expert surgeon assessed its efficacy. ICP was then gradually increased until a leak was evident and CSF leak pressure value was recorded. The correlation between subjective and quantitative evaluations was investigated through Pearson and Spearman correlation tests. Results The model was successfully tested in 11 specimens. A single, large dural defect was created in each model (transplanum‐transtuberculum = 4; transplanum‐transtuberculum‐transsellar = 3; transclival = 3; transcribriform‐transplanum = 1). Skull base reconstruction always comprised a rigid buttress with temporal fascia and/or fat. The CSF leak pressure ranged from 4 to 110 cmH2O. The correlation between expert subjective and quantitative assessment of skull base reconstruction mechanical efficacy was high (r = 0.7; rs = 0.7; p = 0.010 and p = 0.006, respectively). Conclusion This preclinical model is simple, easily reproducible, and effective in simulating an intraoperative leak and objectively measures the CSF leak pressure point of a skull base reconstruction.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».