Imaging-based techniques for ablation zone definition and volumetry after laser interstitial thermal therapy (LITT) for intracranial lesions: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: MRI-guided laser interstitial thermal therapy (LITT) is a minimally invasive technique for treating intracranial pathologies. Although the extent of ablation appears prognostically relevant, standardized imaging methods for post-LITT ablation zone measurements are lacking. This systematic review evaluates imaging-based approaches used to measure the ablation zone in patients undergoing LITT. As effect assessment is an integral part of the technique, this study aims to support the development of standardized imaging-based outcome metrics. METHODS: A systematic literature search was conducted in PubMed and Embase (March 15, 2024; updated April 2, 2025). Studies were included if they reported imaging-based methods for determining ablation extent or volume after LITT; studies without methodological detail, non-original research, or non-human studies were excluded. Study selection, data extraction, and risk of bias assessment (Newcastle-Ottawa Scale) were conducted independently by multiple reviewers. RESULTS: A total of 77 studies (2,312 patients) were included. Most studies (82%) were retrospective case series, with 74 (96%) categorized as having moderate risk of bias. All studies utilized MRI to assess post-LITT ablation volume. Conventional MRI sequences were used in 65 studies (84%), among which 54 (83%) used contrast-enhanced imaging. Forty-six studies (60%) reported a single time-point volume assessment. Of the 60 studies using contrast-enhanced imaging, 50% specified inclusion or exclusion of the enhancing rim. CONCLUSION: Our results show considerable variation and underreporting regarding rim inclusion, measurement timing, and volume definitions. Standardized imaging protocols, covering timing, modalities, and rim handling, are essential to improve LITT research and outcomes. We propose four recommendations to guide future reporting of imaging methods. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».