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Enregistrement W4362615968 · doi:10.3390/jcm12072706

Skull-Base Surgery—A Narrative Review on Current Approaches and Future Developments in Surgical Navigation

2023· review· en· W4362615968 sur OpenAlexaff
Sharon Tzelnick, Vittorio Rampinelli, Axel Sahovaler, Leonardo Franz, Harley Chan, Michael J. Daly, Jonathan C. Irish

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSkullWorkflowSurgical planningNarrative reviewNavigation systemOrbit (dynamics)SurgeryMedical physicsRadiologyArtificial intelligenceComputer scienceDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical navigation technology combines patient imaging studies with intraoperative real-time data to improve surgical precision and patient outcomes. The navigation workflow can also include preoperative planning, which can reliably simulate the intended resection and reconstruction. The advantage of this approach in skull-base surgery is that it guides access into a complex three-dimensional area and orients tumors intraoperatively with regard to critical structures, such as the orbit, carotid artery and brain. This enhances a surgeon's capabilities to preserve normal anatomy while resecting tumors with adequate margins. The aim of this narrative review is to outline the state of the art and the future directions of surgical navigation in the skull base, focusing on the advantages and pitfalls of this technique. We will also present our group experience in this field, within the frame of the current research trends.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,441
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,110 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations44
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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