Electrocorticography-Guided Resection Enhances Postoperative Seizure Freedom in Low-Grade Tumor-Associated Epilepsy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-grade cerebral neoplasms are commonly associated with medically intractable epilepsy. Despite increasing evidence that epileptogenic brain regions commonly extend beyond visible tumor margins, the utility of extended surgical resections leveraging intraoperative electrocorticography (ECoG) remains unclear. OBJECTIVE: To determine whether ECoG-guided surgery is associated with improved postoperative seizure control. METHODS: We performed a systematic review and meta-analysis encompassing both adult and pediatric populations. The primary outcome measure was postoperative seizure freedom as defined by Engel class I outcome. Class I/II outcome served as a secondary measure. Relevant clinical and operative data were recorded. A random-effects meta-analysis based on the pooled odds ratio (OR) of seizure freedom was performed on studies that reported comparative data between ECoG-guided surgery and lesionectomy. RESULTS: A total of 31 studies encompassing 1115 patients with medically refractory epilepsy met inclusion criteria. Seven studies reported comparative data between ECoG-guided surgery and lesionectomy for meta-analysis. Tumor resection guided by ECoG was associated with significantly greater postoperative seizure freedom (OR 3.95, 95% CI 2.32-6.72, P < .0001) and class I/II outcome (OR 5.10, 95% CI 1.97-13.18, P = .0008) compared with lesionectomy. Postoperative adverse events were rare in both groups. CONCLUSION: These findings provide support for the utilization of ECoG-guided surgery to improve postoperative seizure freedom in cases of refractory epilepsy associated with low-grade neoplasms. However, this effect may be attenuated in the presence of concomitant cortical dysplasia, highlighting a need for improved presurgical and intraoperative monitoring for these most challenging cases of localization-related epilepsy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».