Correlation of Facial Nerve Function and Electrical Stimulation During Vestibular Schwannoma Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the present study is to identify electrophysiological parameters in facial nerve monitoring that provide the best predictive values in vestibular schwannoma surgery. STUDY DESIGN: Retrospective study. SETTING: Tertiary care hospital. METHODS: In total, 76 patients undergoing translabyrinthine vestibular schwannoma resection were included. Facial nerve monitoring was conducted with free-running electromyography and direct electrical stimulation. Direct electrical stimulation protocol was predicated on a constant-current delivery at the root exit zone before and after tumor excision; specifically, recordings were made with increasing current settings: 0.05, 0.1, and 0.3 mA. The maximum amplitude measured from either of the two muscle groups was used for further correlations. Facial nerve function was graded according to the House-Brackmann (HB) scale before and after tumor excision. RESULTS: Immediate postoperative facial nerve outcomes were HB I (21%), HB II (40%), HB III (18%), HB IV (9%), and HB V (12%). Long-term facial nerve outcomes were distributed as follows: 66% HB I, 21% HB II, 12% HB III, and 1% HB IV. Results show that patients with a higher amplitude ≥ 1024 μV at orbicularis oris and/or frontalis had a >90% estimated probability of an HB I-II score in the long term. In contrast, patients with a low amplitude of, for example, 128 μV at orbicularis oris had an estimated 53% probability of an HB score of III or IV in the long term. CONCLUSION: Facial nerve monitoring is an indispensable objective measure during vestibular schwannoma surgery. Higher amplitudes lead to more favorable results for patients. Amplitudes 500 and 1000 μV seem to be useful cutoff points to help guide patient expectations with respectively >84% and >90% estimated probability of an HB I-II score in the long term.
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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 | 0,000 |
| 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 ».