P.164 Analysis of MNI OR log book over Dr Wilder Penfield`s Career: Practice profile of epilepsy cases
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dr. Penfield was a pioneer in neurosurgery and his contribution continues to impact the practice today. Our objective is to analyze the epilepsy surgeries during his career. Methods: Analysis of original operating room books from 1934-1960. Results: He performed 2338 procedures during his career. 601 (26%) epilepsy, 524 (22%) oncology, 441 (19%) general neurosurgery, 379 (16%) functional, 230 (10%) spine, 80 (3%) trauma, 54 (2%) vascular, 29 (1%) nerves. Epilepsy cases were divided: local vs. general anesthesia and a focal resection or lobectomy. From 1934-1945 he performed 167 procedures, 146 local anesthesia with focal resection. From 1946-1950 223 procedures, introduction of lobectomies with 30. Most right-side procedures under general anesthesia. From 1951-1955 152 procedures, 88 focal resection, 64 lobectomies. From 1956-1960 59 surgeries, similar number of focal resection and lobectomies. Conclusions: To our knowledge this is the most complete and comprehensive account his surgical career. In early years patients were treated through large craniotomies with EEG stimulation to tailor focal resections now known as the “Montreal procedure”. This led to a better understanding of human cortex and the division of the brain functions. During later years, there was a reduction in the number of cases done under local anesthesia and increase in lobectomies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».