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Enregistrement W4200423341 · doi:10.1016/j.wnsx.2021.100116

The Utility of Superselective Rotational Angiography for Frameless Stereotactic Navigation During Craniotomy for Micro-Arteriovenous Malformation

2021· article· en· W4200423341 sur OpenAlexaff
Cian O′Kelly, Jeremy Rempel, Rob Ashforth, Tim E. Darsaut, Michael Chow

Notice bibliographique

RevueWorld Neurosurgery X · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArteriovenous malformationRadiologyMedicineMagnetic resonance imagingDissection (medical)AngiographyCraniotomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Micro-arteriovenous malformations (AVMs) can present challenges to neurosurgeons with respect to localization during resection. We sought to describe a novel method that merges super-selective 3-dimensional angiographic images with magnetic resonance imaging (MRI) sequences to facilitate frameless stereotaxic navigation during AVM surgery. METHODS: A retrospective analysis was performed comprising cases that employed merging of angiographic and MRI images for navigation purposes. Baseline clinical and imaging features were recorded. The technique and operative experiences were analyzed descriptively and presented alongside detailed illustrative cases. RESULTS: During the review period, 11 cases were identified where this technique was employed. Successful image acquisition and merging was possible in all cases. Complete obliteration of the target pathology was achieved in all cases. Precise localization of the micro-AVMs minimized dissection in eloquent cortex. CONCLUSIONS: Superselective 3-dimensional angiographic images merged to baseline MRI sequences facilitates planning and navigation during surgery for micro-AVMs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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