Consensus recommendations for clinical functional MRI applied to language mapping
Notice bibliographique
Résumé
Ample reports highlight fMRI's added value to guide neurosurgical interventions near brain regions supporting speech and language. However, fMRI's usefulness for clinical language mapping remains controversial, partly fueled by 1) differences from clinical standard tools it is often compared against, and 2) wide heterogeneity in how data are acquired, analyzed and interpreted. Both factors limit objective assessment of the benefits and efficacy of presurgical fMRI. This underscores the need for standardization of fMRI protocols to enable data pooling across centers and facilitate learning from patient outcomes. The OHBM Working Group on clinical fMRI language mapping was formed in 2017. Its scope was to review and propose best practice recommendations addressing specific challenges posed by applications in patient populations. Objectives were to: 1) consider language tasks and designs, optimized for specific clinical objectives, and incorporating modifications for patients with existing impairments; 2) offer practical guidance, based on high-quality research, for each step from fMRI acquisition and analysis to reporting individual patients' data. In considering these challenges we focus on implementations that have proven feasible based on approaches in active use today. When widely available practices deviate from optimal practices, we highlight emerging developments meriting further evaluation and incorporation into clinical use. This document was created in collaboration with the OHBM Committee on Best Practices, incorporating community feedback. It aims to provide a framework for improved standardization of fMRI to enable much-needed evaluations of its ultimate goals; namely, minimization of invasive intraoperative testing and, ultimately, of new post-operative language deficits. Accordingly, the single strongest recommendation is for greater transparency and reporting of longitudinal outcomes in patients undergoing clinical fMRI.
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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 | 0,000 | 0,010 |
| 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 ».