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Enregistrement W4309510364 · doi:10.1111/epi.17472

Clinical utility of intraoperative electrocorticography for epilepsy surgery: A systematic review and meta‐analysis

2022· review· en· W4309510364 sur OpenAlexaff
Keshav Goël, Valérie Pek, Nathan A. Shlobin, Jia‐Shu Chen, Andrew Wang, George M. Ibrahim, Aristides Hadjinicolaou, Karl Rössler, Roy Dudley, Dang Khoa Nguyen, Riëm El Tahry, Aria Fallah, Alexander G. Weil

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensMontreal General HospitalMcGill UniversityMontreal Children's HospitalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrocorticographyEpilepsy surgeryEpilepsyIctalConfidence intervalMeta-analysisMedicineSurgeryAnesthesiaInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the widespread use of intraoperative electrocorticography (iECoG) during resective epilepsy surgery, there are conflicting data on its overall efficacy and inability to predict benefit per pathology. Given the heterogeneity of iECoG use in resective epilepsy surgery, it is important to assess the utility of interictal‐based iECoG. This individual patient data (IPD) meta‐analysis seeks to identify the benefit of iECoG during resective epilepsy surgery in achieving seizure freedom for various pathologies. Embase, Scopus, and PubMed were searched from inception to January 31, 2021 using the following terms: "ecog", "electrocorticography", and "epilepsy". Articles were included if they reported seizure freedom at ≥12‐month follow‐up in cohorts with and without iECoG for epilepsy surgery. Non‐English articles, noncomparative iECoG cohorts, and studies with <10% iECoG use were excluded. This meta‐analysis followed the PRISMA 2020 guidelines. The primary outcome was seizure freedom at last follow‐up and time to seizure recurrence, if applicable. Forest plots with random effects modeling assessed the relationship between iECoG use and seizure freedom. Cox regression of IPD was performed to identify predictors of longer duration of seizure freedom. Kaplan–Meier curves with log‐rank test were created to visualize differences in time to seizure recurrence. Of 7504 articles identified, 18 were included for study‐level analysis. iECoG was not associated with higher seizure freedom at the study level (relative risk = 1.09, 95% confidence interval [CI] = 0.96–1.23, p = .19, I 2 = 64%), but on IPD ( n = 7 studies, 231 patients) iECoG use was independently associated with more favorable seizure outcomes (hazard ratio = 0.47, 95% CI = .23–.95, p = .037). In Kaplan–Meier analysis of specific pathologies, iECoG use was significantly associated with longer seizure freedom only for focal cortical dysplasia (FCD; p < .001) etiology. Number needed to treat for iECoG was 8.8, and for iECoG in FCD it was 4.7. We show iECoG seizure freedom is not achieved uniformly across centers. iECoG is particularly beneficial for FCD etiology in improving seizure freedom.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,013
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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