Comparative Effectiveness of Stereotactic Electroencephalography Versus Subdural Grids in Epilepsy Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim was to compare the outcomes of subdural electrode (SDE) implantations versus stereotactic electroencephalography (SEEG), the 2 predominant methods of intracranial electroencephalography (iEEG) performed in difficult-to-localize drug-resistant focal epilepsy. METHODS: The Surgical Therapies Commission of the International League Against Epilepsy created an international registry of iEEG patients implanted between 2005 and 2019 with ≥1 year of follow-up. We used propensity score matching to control exposure selection bias and generate comparable cohorts. Study endpoints were: (1) likelihood of resection after iEEG; (2) seizure freedom at last follow-up; and (3) complications (composite of postoperative infection, symptomatic intracranial hemorrhage, or permanent neurological deficit). RESULTS: Ten study sites from 7 countries and 3 continents contributed 2,012 patients, including 1,468 (73%) eligible for analysis (526 SDE and 942 SEEG), of whom 988 (67%) underwent subsequent resection. Propensity score matching improved covariate balance between exposure groups for all analyses. Propensity-matched patients who underwent SDE had higher odds of subsequent resective surgery (odds ratio [OR] = 1.4, 95% confidence interval [CI] 1.05, 1.84) and higher odds of complications (OR = 2.24, 95% CI 1.34, 3.74; unadjusted: 9.6% after SDE vs 3.3% after SEEG). Odds of seizure freedom in propensity-matched resected patients were 1.66 times higher (95% CI 1.21, 2.26) for SEEG compared with SDE (unadjusted: 55% seizure free after SEEG-guided resections vs 41% after SDE). INTERPRETATION: In comparison to SEEG, SDE evaluations are more likely to lead to brain surgery in patients with drug-resistant epilepsy but have more surgical complications and lower probability of seizure freedom. This comparative-effectiveness study provides the highest feasible evidence level to guide decisions on iEEG. ANN NEUROL 2021;90:927-939.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».