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Enregistrement W4388850220 · doi:10.1080/13854046.2023.2281708

Clinical recommendations for conducting pediatric functional language and memory mapping during the phase I epilepsy presurgical workup

2023· review· en· W4388850220 sur OpenAlexaff
Alyssa Ailion, Priscilla Duong, Moshe Maiman, Melissa Tsuboyama, Mary Lou Smith

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyEpilepsy surgeryCognitionNeuropsychologyMedicineWada testAnterior temporal lobectomyLateralization of brain functionMagnetic resonance imagingPsychologyRadiologyPsychiatryAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,010

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 Opus0,545
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,022 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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