Intraoperative Stimulation Mapping in Neurosurgery for Anesthesiologists, Part 2: The Anesthetic Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intraoperative language and sensorimotor function mapping with direct electrical stimulation allows precise identification of functionally important brain regions. Direct electrical stimulation brain mapping has become the standard of care for the resection of brain lesions near or within eloquent regions with various patient outcome benefits. Intraoperative stimulation mapping (ISM) is commonly performed in an awake patient for language and motor assessments. However, motor mapping under general anesthesia, termed asleep motor mapping, has been increasingly performed over the last two decades for lesions primarily affecting the motor areas of the brain. Both asleep-awake-asleep and monitored anesthesia care have been successfully used for awake craniotomy in modern neuroanesthesia. Each anesthetic agent exerts varying effects on the quality of ISM, especially under general anesthesia. Careful selection of an anesthetic technique is crucial for the successful performance of ISM in both awake and asleep conditions. A comprehensive search was performed on electronic databases such as PubMed, Embase, Cochrane, Scopus, Web of Science, and Google Scholar to identify articles describing anesthesia for awake craniotomy, intraoperative brain mapping, and asleep motor mapping. In the second part of this narrative review, we summarize the effects of different anesthetic regimes and agents on ISM, causes of the failure of awake craniotomy and mapping, and outline the anesthetic considerations for ISM during awake craniotomy and asleep motor mapping.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».