Intraoperative Stimulation Mapping in Neurosurgery for Anesthesiologists—Part 1: The Technical Nuances
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brain mapping has evolved tremendously in the past decade, fueled by advances in functional neuroimaging technology in neuro-oncology and epilepsy surgery. Despite this, wide anatomic-functional interindividual variability and intraoperative brain shift continue to challenge neurosurgeons performing surgery within or near eloquent brain regions. As such, intraoperative direct cortical and subcortical stimulation mapping remains the gold standard for localizing eloquent brain regions with precision for a safe and tailored resection. Intraoperative stimulation mapping (ISM) allows for maximizing the extent of resection while minimizing postoperative neurological deficits, resulting in better patient outcomes. Understanding the technical nuances of ISM is imperative for the anesthesiologist to provide better anesthetic management tailored to the surgery and stimulation mapping planned. A comprehensive search was performed on electronic databases to identify articles describing intraoperative cortical and subcortical mapping, language, and motor mapping. In the first part of this narrative review, we summarize the salient technical aspects of ISM and the common neurophysiological tasks assessed intraoperatively relevant to the anesthesiologist.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».