P.129 Radiofrequency rhizotomy for trigeminal neuralgia under general anaesthetic with intraoperative neuromonitoring
Notice bibliographique
Résumé
Background: Radiofrequency rhizotomy is an efficacious technique for treatment of trigeminal neuralgia that is classically performed with the patient awake. Previous studies have investigated methods for both anatomic and neurophysiologic optimization for nerve targeting. Methods: We performed a retrospective review of prospectively collected data on patients undergoing radiofrequency rhizotomy under a general anesthetic. Electrodes are placed in the temporalis, masseter and one of mylohyoid or anterior belly of digastric muscles. We then localize of the correct subdivision of the trigeminal nerve. The division of the trigeminal nerve with pain shows a muscle response, which is not present in normal subdivisions. Results: A total of 23 radiofrequency rhizotomies were performed under general anesthetic. Abnormal conduction reflexes were present in all cases, and dissipated after lesioning. Pre-operative BNI pain scores were 4.1 ± 0.3, which dropped to 1.8 ± 1.9 post-op (p=0.003). Number of pain medications (2.9 ± 0.6 v. 1.3 ± 1.3, p=0.007) and number of patients with opioid usage (78.7% v. 21.7%, p=0.007) both decreased after rhizotomy. Conclusions: Using a novel conduction pathway, we have successfully been able to monitor radiofrequency rhizotomy in patients operated on under a general anesthetic, with promising preliminary results. Further work is needed to better evaluate this intervention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,003 |
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 ».