How technology is driving the landscape of epilepsy surgery
Notice bibliographique
Résumé
This article emphasizes the role of the technological progress in changing the landscape of epilepsy surgery and provides a critical appraisal of robotic applications, laser interstitial thermal therapy, intraoperative imaging, wireless recording, new neuromodulation techniques, and high-intensity focused ultrasound. Specifically, (a) it relativizes the current hype in using robots for stereo-electroencephalography (SEEG) to increase the accuracy of depth electrode placement and save operating time; (b) discusses the drawback of laser interstitial thermal therapy (LITT) when it comes to the need for adequate histopathologic specimen and the fact that the concept of stereotactic disconnection is not new; (c) addresses the ratio between the benefits and expenditure of using intraoperative magnetic resonance imaging (MRI), that is, the high technical and personnel expertise needed that might restrict its use to centers with a high case load, including those unrelated to epilepsy; (d) soberly reviews the advantages, disadvantages, and future potentials of neuromodulation techniques with special emphasis on the differences between closed and open-loop systems; and (e) provides a critical outlook on the clinical implications of focused ultrasound, wireless recording, and multipurpose electrodes that are already on the horizon. This outlook shows that although current ultrasonic systems do have some limitations in delivering the acoustic energy, further advance of this technique may lead to novel treatment paradigms. Furthermore, it highlights that new data streams from multipurpose electrodes and wireless transmission of intracranial recordings will become available soon once some critical developments will be achieved such as electrode fidelity, data processing and storage, heat conduction as well as rechargeable technology. A better understanding of modern epilepsy surgery will help to demystify epilepsy surgery for the patients and the treating physicians and thereby reduce the surgical treatment gap.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».