Indocyanine green-assisted endoscopic endonasal resection of an olfactory groove meningioma with vascular involvement
Notice bibliographique
Résumé
Background: Olfactory groove meningiomas are complex anterior skull base tumors representing approximately 10% of intracranial meningiomas. These tumors may involve critical structures, including the frontal lobes, optic nerves, and anterior cerebral arteries. The endoscopic endonasal approach offers direct access to the tumor, enabling early devascularization and optic canal decompression while minimizing brain retraction. However, lateral extension into the optic canals and vascular involvement remain major challenges requiring careful intraoperative management. Intraoperative indocyanine green (ICG) angiography is a valuable adjunct to safely navigate tumors involving vascular structures. Case Description: We present the case of a 52-year-old female with a large olfactory groove meningioma causing anosmia, blurred vision in the right eye, memory loss, apathy, and personality changes. The lesion was associated with extensive bifrontal vasogenic edema and involved cortical branches of the A2 segment of the anterior cerebral arteries. The endonasal endoscopic approach was selected to allow early optic canal decompression, early tumor devascularization, and potential complete resection. In the immediate postoperative period, the patient experienced transient worsening of the right eye vision without other complications. A lumbar drain was maintained for 3 days, and the patient was discharged on postoperative day 5. At 3-month follow-up, visual function improved, and cognitive and memory functions recovered significantly. Postoperative magnetic resonance imaging demonstrated gross-total resection except for a small remnant of infiltrated dura near the right optic canal. Pathology confirmed a World Health Organization grade I meningioma. Conclusion: The integration of microsurgical techniques with ICG angiography proved beneficial, improving vascular visualization and guiding surgical decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».