Continuous Real-Time Neuropsychological Testing during Resection Phase in Left and Right Prefrontal Brain Tumors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Executive functions are multi-component and are based on large-scale brain networks. For patients undergoing brain surgery in the prefrontal cortex, resection in the anterior prefrontal sites is assisted by continuous monitoring of their performance on several tasks measuring components of executive functions. In this study, we did not test patients during direct cortical stimulation, but during resection itself. We chose tests routinely used to assess executive functions and included them in a protocol for left (LH) and right (RH) hemisphere prefrontal resections. This protocol is meant to be used during real-time neuropsychological testing (RTNT)-an already established monitoring technique. METHODS: We retrospectively reviewed a consecutive series of 29 adult patients with glioma in the superior and middle frontal areas who performed the RTNT sequence throughout the resection phase. The testing protocol comprised 10 tests for LH frontal resections and 9 tests for RH frontal resections. RESULTS: > 0.05, n.s.). Mean extent of resection was 95.33% ± 9.72 for the RH group and 94.64% ± 6.74 for the LH group. Patients showed good performance post- vs. pre-surgery. The greater difference in the number of LH patients scoring within the normal range was found for the symbol-digit modality test (83.3% to 62%), Stroop test (100% to 77%) and short-term memory (84.61% to 72.72%) and working memory (92.3% to 63.63%). For RH patients, the main changes were observed on the clock drawing test (100% to 77.7%) and cognitive estimation (100% to 72.7%). CONCLUSIONS: Frontal RTNT offers continuous and reliable feedback on the patients' cognitive status during resection in frontal areas.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».