Clinical recommendations for conducting pediatric functional language and memory mapping during the phase I epilepsy presurgical workup
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Pediatric epilepsy surgery effectively controls seizures but may risk cognitive, language, or memory decline. Historically, the intra-carotid anesthetic procedure (IAP or Wada Test) was pivotal for language and memory function. However, advancements in noninvasive mapping, notably functional magnetic resonance imaging (fMRI), have transformed clinical practice, reducing IAP’s role in presurgical evaluations. Method: We conducted a critical narrative review on mapping technologies, including factors to consider for discordance. Results: Neuropsychological findings suggest that if pre-surgery function remains intact and the surgery targets the eloquent cortex, there is a high chance for decline. Memory and language decline are particularly pronounced post-left anterior temporal lobe resection (ATL), making presurgical cognitive assessment crucial for predicting postoperative outcomes. However, the risk of functional decline is not always clear – particularly with higher rates of atypical organization in pediatric epilepsy patients and discordant findings from cognitive mapping. We found little research to date on the use of IAP and other newer technologies for lateralization/localization in pediatric epilepsy. Based on this review, we introduce an IAP decision tree to systematically navigate discordance in IAP decisions for epilepsy presurgical workup. Conclusions: Future research should be aimed at pediatric populations to improve the precision of functional mapping, determine which methods predict post-surgical deficits and then create evidence-based practice guidelines to standardize mapping procedures. Explicit directives are needed for resolving conflicts between developing mapping procedures and established clinical measures. The proposed decision tree is the first step to standardize when to consider IAP or invasive mapping, in coordination with the multidisciplinary epilepsy surgical team.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».