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Enregistrement W4403483564 · doi:10.7759/cureus.71715

A Comprehensive Review of Recent Trends in Surgical Approaches for Epilepsy Management

2024· review· en· W4403483564 sur OpenAlexaff
Tara Sabzvari, Muhammad Shahid Iqbal, Akash Ranganatha, Jean Carlo Daher, Shaam Shamsi, Oriona Vinishia Paul Anthony, Anusha G Hingorani, Zahra Nazir

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpilepsyIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epilepsy is a neurological disorder that affects millions of people worldwide, with a significant proportion of patients experiencing drug-resistant epilepsy, where seizures remain uncontrolled despite medical treatment. This review evaluates the latest surgical techniques for managing epilepsy, focusing on their effectiveness, safety, and the ongoing challenges that hinder their broader adoption. We explored various databases including PubMed, Google Scholar, and Cochrane Library to look for relevant literature using the following keywords: Epilepsy, Resective Surgery, Corpus Collectumy, and Antiepileptic Drugs. A total of 54 relevant articles were found and thoroughly explored. Recent advancements in surgical interventions include resective procedures such as anterior temporal lobectomy, corpus callosotomy, and hemispherectomy, which have been particularly effective in reducing seizures for specific types of epilepsy. Minimally invasive techniques, including laser interstitial thermal therapy and focused ultrasound, are increasingly being used, offering promising outcomes for certain patient groups. Additionally, neuromodulation methods such as deep brain stimulation, vagus nerve stimulation, and responsive neurostimulation provide alternative treatment options, especially for patients who are not suitable candidates for resective surgery. Despite these advancements, the full potential of epilepsy surgery is often underutilized due to various challenges. Inconsistent referral practices, a lack of standardized surgical protocols, and significant socioeconomic barriers continue to limit access to these procedures. Addressing these issues through improved referral processes, better education for healthcare providers and patients, and ensuring equitable access to advanced surgical treatments is crucial for optimizing patient outcomes. Future research should focus on overcoming these barriers and assessing long-term outcomes to further enhance the care of patients with epilepsy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,283
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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