P.157 Frame-based stereotactic brain biopsy: A retrospective review of diagnostic yield and complications at a Canadian Center
Notice bibliographique
Résumé
Background: Historically, frame-based stereotactic brain biopsy (SBB) has played an important role in the diagnosis of intracranial lesions. We performed a single centre analysis of the outcomes and efficacy of SBB at the London Health Sciences Centre (LHSC). Methods: We performed a retrospective chart review of frame-based SBB from 2006 to 2017 at the LHSC. Intra-operative and final pathology reports were analyzed for biopsy diagnosis and the diagnosis was compared with pre-operative neuroimaging reports for correlation. SBB-associated morbidity and mortality were investigated using chart review and post-operative neuroimaging. Results: 173 consecutive patients were identified. The overall morbidity rate was 8.7% (15 cases) and mortality rate was 0.6% (1 case). Final biopsy diagnostic accuracy was 96%, intra-operative diagnostic accuracy was 94% and pre-operative imaging diagnostic accuracy was 65%. Elevated partial thromboplastin time and the presence of hemorrhage on post-operative CT were associated with neurological morbidity and mortality. The need to obtain three or greater samples the time of biopsy was associated with non-diagnostic biopsy. Conclusions: At the LHSC, SBB is a relatively safe and effective surgical procedure with high diagnostic yield and relatively low risk of complications. Intra-operative pathology has a high efficacy in determining diagnosis when compared to final pathology.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».