Surgical management and postoperative outcomes of orbital cavernous malformations: A systematic literature review by the EANS skull base section
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Orbital cavernous malformations (OCMs) are benign vascular lesions frequently associated with progressive proptosis and visual disturbances due to their slow growth and compression of adjacent structures. Multiple surgical approaches have been developed for their treatment, including microsurgical transfacial-transorbital approaches (MTTAs), cranio-orbital approaches (MCOAs), orbitotomies (MOs), endoscopic endonasal approaches (EEAs), and endoscopic transorbital approaches (ETOAs). However, the optimal approach remains a topic of debate. Research objective: This systematic review aims to compare the resection rates, postoperative complications, and clinical outcomes across various surgical approaches for OCM management. Methods: A comprehensive literature search was performed in PubMed, Embase, and the Cochrane Library according to PRISMA guidelines. Studies reporting surgical treatment of OCMs with clinical outcome data were included. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Statistical analyses were conducted using chi-square and Mann-Whitney U tests. Results and conclusions: Of 239 screened studies, 94 met inclusion criteria, comprising 1007 patients (mean age 43.9 years; 58.5 % female). Proptosis (63.2 %) and visual impairment (48.1 %) were the most common symptoms. Most lesions were intraconal (80 %) and laterally positioned (42.8 %). EEAs were the most commonly used approach (40.1 %), followed by MOs (25.7 %) and MTTAs (21.6 %). Gross total resection was achieved in 93.7 % of cases. Complications were infrequent: visual acuity worsening (3.9 %), diplopia (2.4 %), and enophthalmos (1.7 %). Functional outcomes improved significantly, particularly visual acuity (65.1 %) and proptosis (61.6 %). EEAs provide high resection rates with minimal morbidity, especially for medial OCMs. ETOAs represent a promising, minimally invasive option for laterally located lesions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».