Analysis of Clinical Utility of Functional MRI in Neurosurgical Decision-Making in Focal Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional MRI (fMRI) has proven valuable in presurgical planning for people with brain tumors. However, it is underutilized for patients with epilepsy, likely due to less data on its added clinical value in this population. We reviewed clinical fMRI referrals at the QEII Health Sciences Center (Halifax, Nova Scotia) to determine the impact of fMRI on surgical planning for patients with epilepsy. We focused on reasons for fMRI referrals, findings and clinical decisions based on fMRI findings, as well as postoperative cognitive outcomes. METHODS: We conducted a retrospective chart review of patients who underwent fMRI between June 2015 and March 2021. RESULTS: Language lateralization represented the primary indication for fMRI (100%), with 7.7% of patients also referred for motor and sensory mapping. Language dominance on the side of resection was observed in 12.8% of patients; in 20.5%, activation was adjacent to the proposed resection site. In 18% of patients, fMRI provided an indication for further invasive testing due to the risk of significant cognitive morbidity (e.g., anterograde amnesia). Further invasive testing was avoided based on fMRI findings in 69.2% of patients. Cognitive outcomes based on combined neuropsychological findings and fMRI-determined language dominance were variable. CONCLUSION: fMRI in epilepsy was most often required to identify hemispheric language dominance. Although fMRI-determined language dominance was not directly predictive of cognitive outcomes, it helped identify patients at low risk of catastrophic cognitive morbidity and those at high risk who required additional invasive testing.
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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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».