Linear oblique craniectomy: A novel method of minimally invasive subdural grid insertion
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many countries rely upon subdural grid electroencephalography in the planning of epilepsy surgeries. However, craniotomy for subdural grid implantation is known to result in a variety of complications and requires diligence from the surgical team. We describe a minimally invasive method of subdural grid insertion, termed the linear oblique craniectomy, designed to mitigate complications and increase ease of subdural grid insertion. Objective: To demonstrate feasibility of minimally invasive subdural grid insertion utilizing skull anatomy. Methods: Three fresh frozen and embalmed human cadavers underwent surface landmarking and craniectomy to introduce a 4 × 5 cm2 subdural grid over the Sylvian fissure. Anteroposterior lens-shaped craniectomy measured 5 cm in length with 1 cm maximal width. The dura mater was longitudinally incised, and subdural grids were introduced over the Sylvian fissure. Results: The total area of the craniectomy created by the linear oblique approach consists of only approximately 20% of the total area removed by the traditional approach to access the Sylvian fissure for mesial temporal epilepsy monitoring/preoperative planning. The locations of the grids were evaluated by MRI and computed tomography scans postoperatively to ensure accurate alignment with the Sylvian fissure. Conclusion: In this cadaveric study, we demonstrate the linear oblique craniectomy procedure that provides an alternative approach to subdural grid implantation with significantly decreased invasiveness. This surgical approach has the potential of reducing complication rates of subdural grid insertion for surface monitoring of the brain activity and/or neuromachine interface analysis and is associated with significant reduction of surgical time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».