Introduction. Surgical treatment of epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
pilEpsy surgery is an exciting and dynamic field within neurosurgery.Advances in neuroimaging, neuroscience, neuromodulation, laser technology, robotics, and invasive neuromonitoring are being combined to make epilepsy surgery less invasive, safer, and in some cases more effective.This issue of Neurosurgical Focus contains articles representing the gamut of epilepsy surgery.Several papers highlight surgical techniques for specific pathologies and/or brain locations.Of particular technical interest is the excellent description of the paramedian supracerebellar approach for selective amygdalohippocampectomy.Another group of articles details the results of surgical series for various approaches and pathologies such as cavernomas, pediatric hemispherotomy, and temporal lobectomy in elderly patients.Several submissions focus on ways in which advanced neuroimaging contributes to selecting epilepsy surgery candidates.Other papers describe aspects of procedures new(er) to North American epilepsy surgery, including stereotactic laser ablation/ laser interstitial thermal therapy (LITT) and stereo-EEG (SEEG).Important research topics include the extension of SEEG recording to study the limbic thalamus in human epilepsy and the potential for interneuron transplantation as a human epilepsy therapy.This issue of Neurosurgical Focus represents an international sampling of many of the subject areas that make epilepsy surgery a technically challenging, progressively evolving, and scientifically fruitful field within neurosurgery.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».