Supplementing Extraoperative Electrocorticography With Real-Time Intraoperative Recordings Using the Same Chronically Implanted Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The practice of intraoperative electrocorticography (iECoG) to guide resective epilepsy surgery is variable. Limitations of iECoG include variability in recordings from previously unsampled cortex, increased operative time and cost, and a lack of clear benefit to surgical decision-making. OBJECTIVE: To describe a simple technique to supplement extraoperative intracranial recordings with real-time iECoG using the same chronically implanted electrodes that overcome some of these limitations. METHODS: We describe the technical procedure, intraoperative findings, and outcomes of 7 consecutive children undergoing 2-stage resective epilepsy surgery with invasive subdural grid monitoring between January 2017 and December 2019. All children underwent placement of subdural grids, strips, and depth electrodes. Planned neocortical resection was based on extraoperative mapping of ictal and interictal recordings. During resection in the second stage, the same electrodes were used to perform real-time iECoG. RESULTS: Real-time iECoG using this technique leads to modification of resection for 2 of the 7 children. The first was extended due to an electroencephalographic seizure from a distant electrode not part of the original resection plan. The second was restricted due to attenuation of epileptiform activity following a partial resection, thereby limiting the extent of a Rolandic resection. No infections or other adverse events were encountered. CONCLUSION: We report a simple technique to leverage chronically implanted electrodes for real-time iECoG during 2-stage resective surgery. This technique presents fewer limitations than traditional approaches and may alter intraoperative decision-making.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».