Optimal hippocampal targeting in responsive neurostimulation for mesial temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to identify features of responsive neurostimulation (RNS) lead configuration and contact placement associated with greater seizure reduction in mesial temporal lobe epilepsy (MTLE). METHODS: A single-center series of patients with MTLE treated with RNS were retrospectively analyzed to assess the relationship between anatomical targeting and seizure reduction. Targeting was determined according to both the preoperatively conceived lead configuration and the actual placement of RNS contacts. Three lead configurations were used: 1) single bilateral, with 1 depth lead in each hippocampus; 2) single unilateral, with 1 hippocampal depth lead and another implant outside the mesial temporal lobe; and 3) dual unilateral, with 2 leads in 1 hippocampus. Contact placement on postoperative imaging was measured according to the number of hippocampal contacts per targeted hippocampus (contact density) and per patient (contact count), distribution throughout the hippocampus, and proximity to the anteromedial hippocampus. RESULTS: Dual unilateral lead placement resulted in significantly higher hippocampal contact density compared with the single hippocampal approaches, but only showed a nonsignificant trend toward a higher rate of response. However, those patients with more than 4 contacts in a single hippocampus, achievable only with dual unilateral leads, had a significantly higher rate of response. The higher likelihood of response was poorly explained by more widespread hippocampal coverage, but well correlated with proximity to the anteromedial hippocampus. CONCLUSIONS: Dual unilateral hippocampal implantation increased RNS contact density in patients with unilateral MTLE, which contributed to improved outcomes, not by stimulating more of the hippocampus, but instead by being more likely to stimulate a latent subtarget in the anterior hippocampus. It remains to be explored whether a single electrode targeted selectively to this region would also result in improved outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».