Successful use of electrosurgery in an occipitocervical fusion procedure in a patient with an established cochlear implant: illustrative case
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurotechnology is rapidly evolving, challenging surgeons to expand their expertise in managing patients with implanted devices. More than 700,000 persons use cochlear implants. Many others have implanted pacemakers and neuromodulation devices. Understanding electrosurgical interactions is critical for patient safety, yet the literature on this remains limited. Conventional electrosurgery, which uses high-frequency alternating current for hemostasis, is contraindicated in cochlear implant users due to the risk of electromagnetic interference (EMI). EMI can cause heating, component malfunction, or device failure. Despite shielding, induction currents and voltage surges may exceed device tolerance, posing risks. OBSERVATIONS: While PlasmaBlade safety is documented in cardiac surgery, its use in neurosurgery is underreported. The authors present a case demonstrating its safe application during an occipitocervical fusion in a 17-year-old with an established cochlear implant. The PlasmaBlade enabled exposure without affecting implant integrity or auditory function. LESSONS: As neurotechnology becomes increasingly prevalent, using innovative safety strategies, including monitoring electromagnetic fields, and adopting refined technologies like the PlasmaBlade will be impactful. These advancements have the potential to improve patient outcomes and ensure safer care for individuals with implanted devices. https://thejns.org/doi/10.3171/CASE25167.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».