Insular Involvement in Cases of Epilepsy Surgery Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epilepsy surgery failure is not uncommon, with several explanations having been proposed. In this series, we detail cases of epilepsy surgery failure subsequently attributed to insular involvement. METHODS: We retrospectively identified patients investigated at the epilepsy monitoring units of two Canadian tertiary care centers (2004-2020). Included patients were adults who had undergone epilepsy surgeries with recurrence of seizures post-operatively and who were subsequently determined to have an insular epileptogenic focus. Clinical, electrophysiological, neuroimaging, and surgical data were synthesized. RESULTS: We present 14 patients who demonstrated insular epileptic activity post-surgery-failure as detected by intracranial EEG, MEG, or seizure improvement after insular resection. Seven patients had manifestations evoking possible insular involvement prior to their first surgery. Most patients (8/14) had initial surgeries targeting the temporal lobe. Seizure recurrence ranged from the immediate post-operative period to one year. The main modality used to determine insular involvement was MEG (8/14). Nine patients underwent re-operations that included insular resection; seven achieved a favorable post-operative outcome (Engel I or II). CONCLUSIONS: Our series suggests that lowering the threshold for suspecting insular epilepsy may be necessary to improve epilepsy surgery outcomes. Detecting insular epilepsy post-surgery-failure may allow for re-operations which may lead to good outcomes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».