Awake craniotomy for resection of supratentorial glioblastoma: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of glioblastoma (GBM) surgery is to maximize the extent of resection (EOR) while minimizing postoperative neurological complications. Awake craniotomy (AC) has been demonstrated to achieve this goal for low-grade gliomas in or near eloquent areas. However, the efficacy of AC for GBM resection has not been established. Therefore, we aimed to investigate the outcomes of AC for surgical resection of GBM using a systematic review and meta-analysis of published studies. METHODS: Systematic searches of Ovid MEDLINE, Embase, Cochrane Controlled Register of Controlled Trials, and PubMed were performed from database inception to September 14, 2019 for published studies reporting outcomes of AC for GBM resection. Outcome measures analyzed included EOR and the event rate of postoperative neurological deficits. RESULTS: A total of 1928 unique studies were identified. Fourteen studies reporting 278 patients were included in our meta-analysis. Mean age of patients was 46.9 years (95% confidence interval [CI]: 43.9-49.9). Early and late postoperative neurological deficits occurred in 34.5% (95% CI: 21.9-48.2) and 1.9% (95% CI: 0.0-9.2) of patients, respectively. Pooled percentage of gross total resection (GTR) was 74.7% (95% CI: 66.7-82.1), while the pooled percentage reduction in tumor volume was 95.3% (95% CI: 92.2-98.4). CONCLUSIONS: Limited current evidence suggests that the use of AC for resection of supratentorial GBM is associated with a low rate of persistent neurological deficits while achieving an acceptable rate of GTR. Our findings demonstrate the potential viability of AC in GBM resection and highlight the need for further research on this topic.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».