Application of Diffusion Tensor Imaging of the Facial Nerve in Preoperative Planning for Large Vestibular Schwannoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The accurate identification and preservation of the facial nerve (FN) during vestibular schwannoma (VS) surgery is crucial for maintaining facial function. Investigating the application of diffusion tensor imaging (DTI) in preoperative planning for large VS surgery is provided. Methods: PubMed, Cochrane Library, Science Direct, ISI Web of Science, Embase and additional sources were searched to identify cohort studies about the preoperative DTI usage for the FN tracking before large VS (≥ 2.5 cm) surgery published between 1990 and 2023. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were followed; the Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the risk of bias and to evaluate limitations based on selection/outcome biases. Results:A total of 8 publications yielding 149 VS (mean size 3.66 ± 0.81 cm) were included. Surgical concordance with preoperative DTI FN tracking was 91.67% (range 85–100%). Overall DTI reliability was 88.89% (range 81.81–95.83%). Larger tumor size predicted either DTI inaccurate finding and complete DTI failure (p=0.001). VS size above > 3.5 cm was associated with a higher risk of DTI failure (p=0.022), with a higher risk of inaccurate DTI finding preoperatively (p=0.033), and with a higher House-Brackman score postoperatively (p=0.007). Conclusion: Application of DTI in larger VS surgery is a valuable FN identification along with electrophysiological monitoring and neuronavigation, therefore also in its preservation and in lowering risk of complications. DTI represents a valuable adjunct to electrophysiological monitoring and neuronavigation in FN identification, applicable not only for smaller, but also larger VS.
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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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».