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Enregistrement W900612234 · doi:10.1017/cbo9781139021951.001

Preface

2012· book-chapter· en· W900612234 sur OpenAlexaffabout
André Olivier, Warren Boling, Taner Tanrıverdi

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuronavigationMedicineNeurosurgeryMicrosurgeryResectionSurgeryEpilepsyGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By the year 2005 the senior author had carried out over 2500 surgical procedures for the treatment of intractable epilepsies. The procedures were all carried out at the Montreal Neurological Institute and Hospital. Most of the surgical approaches and techniques of brain mapping and cortical resections were taught to me by Theodore Rasmussen. I was fortunate enough to practice neurosurgery during a period which saw dramatic improvement in neurosurgical techniques, namely microsurgery and image-guided surgery. Most of the microsurgical techniques had been applied to extracerebral vascular and tumoral lesions. We made a constant effort to apply these techniques to the intragyral endopial resection. In 1992, we started applying neuronavigation to virtually all procedures for epilepsy from preoperative brain mapping to intracranial recording and various types of cortical resections. The book is mainly concerned with surgical techniques in epilepsy and reflects the authors’ bias concerning the importance of mastering the trilogy of topographic, vascular and functional anatomy of the brain. It is not only a book on surgical techniques but also a guide for neurosurgeons who specialize or will specialize in that field. I like to think of it as a manual for the Fellows in Epilepsy Surgery, to help them understand in a practical way the basic anatomical and physiological mechanisms of epilepsy and the clinical seizure patterns leading to the surgical hypothesis. The best surgical techniques will only be effective if applied to well-selected patients with sound indications. The neurosurgeon must be familiar with all the investigation techniques and especially those of intracranial recording and stimulation. He must develop consultant skills; skills in evaluating the patient, not only as a surgical candidate but as an individual overwhelmed by the occurrence of seizures who could have false expectations of surgery. He must develop skills in teaching basic anatomy to patients and their families for their own understanding. The neurosurgeon must develop also a technique for database collection for each patient where the essential of his history and investigation are gathered and fully analyzed before any decision to operate is reached. This will go a long way to avoid pitfalls which can result not only from lack of knowledge of surgical anatomy and poor surgical techniques but also from inadequate patient selection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2980,164

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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