P.094 Incorporating Navigated Transcranial Magnetic Stimulation (nTMS) into the neurosurgical practice: oncological, vascular and research potentials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical managment of eloquent lesions in the brain require a multidisciplinary approach. Radiographic imaging, such as magnetic resosnance, can provide details of “normal” anatomy however are limited when lesions can distort/displace due to mass effect or neuroplasticity. Functional MRI (fMRI) has limitations due to patient dependent actions can often be limited due oncological or vascular lesions but known to still be near or involving “eloquent” cortex. Navigated transcranial magnetic stimulation (nTMS) provides the physician with the ability to accurately (~2mm error) stimulate cortex of the brain, in a clinical setting, and to understand function of areas of motor and language and incorporate this information into the surgical theatre. Methods: We will present a personal expierience of complex oncological and vascular cases to illustrate how nTMS can assist in the determination of surgical approaches and educating patients of potential morbidities. Will also review potential research opportunities that nTMS provides. Details of Phase 2 clinical trial of nTMS for improving neuro-cognitive outcomes will be discussed. Results: Case ilustrations will be provided. Preliminary results of Phase 2 clinical study will be discussed. Conclusions: Navigated TMS provides another tool in the armamentarium of neurosurgeons to better manage and approach complex and eloquent lesions in the brain.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,007 |
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 ».