P.144 Awake craniotomy in pregnancy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Awake Craniotomy during pregnancy is a rare but urgent procedure. Since pregnancy can both accelerate the progression of a tumor and mask other diagnoses, cases may lead to premature termination of pregnancy. From a neurosurgical, anesthetic, and obstetrical perspective, these operations may be challenging. Methods: In accordance with the PRISMA guidelines, MEDLINE, Scopus, and Web of Science databases were searched from inception to January 3rd, 2023. Studies were included if they included pregnant patients who underwent awake craniotomy. Results: Nine papers fit the criteria for the final analysis. All investigations were case studies. A total of nine patients were included. Mean age at surgery was 26.9 years, and mean gestational age at craniotomy was 20.9 weeks. Eight (88.9%) patients underwent craniotomy for tumor resection and the other had a pseudoaneurysm repair. Glioma was the most common tumor pathology (n=5), followed by meningioma (n=1), and glioblastoma (n=1). None of the patients experienced significant intraoperative or immediate postoperative complications. There were no obstetrical complications or significant changes in fetal status during or after surgery, and all reported deliveries were successful with healthy infants. Conclusions: Awake craniotomy during pregnancy can be a safe procedure with appropriate pre-operative patient selection and extensive multidisciplinary planning.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».