Risk Factors and Characteristics of Intraoperative Seizures During Awake Craniotomy: A Retrospective Cohort Study of 562 Consecutive Patients With a Space-occupying Brain Lesion
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Intraoperative seizures (IOSs) during awake craniotomy (AC) are associated with significant morbidity. The reported incidence of IOS is between 3% and 30%. The aim of this study was to identify risk factors for IOS during AC for elective resection or biopsy of a space-occupying brain lesion. METHODS: In this retrospective study, we reviewed the records of all awake craniotomies performed by a single neurosurgeon at a single university hospital between July 2006 and December 2018. IOS was defined as a clinically apparent seizure that occurred in the operating room and was documented in the medical records. Explanatory variables were chosen based on previously published literature on risk factors for IOS. RESULTS: Five hundred and sixty-two patients had a total of 607 AC procedures during the study period; 581 cases with complete anesthesia records were included in analysis. Twenty-nine (5.0%) IOS events were reported during 29 (5%) awake craniotomies. Most seizures (27/29; 93%) were focal in nature and did not limit planned intraoperative stimulation mapping. Variables associated with IOS at a univariate P -value <0.1 (frontal location of tumor, preoperative radiotherapy, preoperative use of antiepileptic drugs, intraoperative use of dexmedetomidine, and intraoperative stimulation mapping) were included in a multivariable logistic regression. Frontal location of tumor (adjusted odds ratio: 5.68, 95% confidence interval: 2.11-15.30) and intraoperative dexmedetomidine use (adjusted odds ratio: 2.724, 95% confidence interval: 1.24-6.00) were independently associated with IOS in the multivariable analysis. CONCLUSIONS: This study identified a low incidence (5%) of IOS during AC. The association between dexmedetomidine and IOS should be further studied in randomized trials as this is a modifiable risk factor.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».