一个之后手术是切除靠近语言网络的脑肿瘤的金标准。1在清醒的患者中进行手术可以提高肿瘤切除(EOR)的程度以及患者术后的语言预后。1- - - - - -4这种策略的有效性是由于增加了实现可靠、个性化的术中语言网络映射和在切除过程中监测语言功能的可能性。在切除过程中及时发现清醒的患者出现的警告信号，使外科医生意识到语言功能的具体风险，从而促使他们停止切除，转移到手术野的另一部分。考虑到每个个体的语言网络组织的复杂性和多样性，清醒手术被认为是个性化切除语言口才脑肿瘤的最有效方法。手术过程中与患者的互动使神经外科医生能够根据每个患者的语言网络的周围功能边界来定制病变切除，从而使神经外科医生能够通过解决与术前对语言网络组织、半球优势、最终发生的神经可塑性现象涉及到网络，这可能是由每个病人的肿瘤本身引起的。2，4- - - - - -6
尽管有这些优点，清醒手术也有一些局限性。由于需要与患者密切合作，清醒手术可能并不适用于所有病例。选择合适的患者是手术过程中最复杂的一步:不合作的患者、极老或极年轻的患者以及患有精神疾病的患者通常被认为不适合在切除过程中进行要求高水平合作的手术。7- - - - - -9此外，强迫不是理想人选的患者接受手术可能导致失败的清醒映射。10
在这些患者中，除清醒手术外的替代方法不再局限于在睡眠手术中进行标准的肿瘤切除。神经肿瘤学、神经生理学和神经影像学的最新技术进步提供了新的量身定制的策略，以取代通常在清醒手术期间进行的大脑测绘，并使用新的工具进行术前语言网络功能识别，这可以在睡眠肿瘤切除术期间使用。在各种可用的新工具中，导航经颅磁刺激(nTMS)提供了涉及语言网络的皮层区域的可靠的术前映射，并越来越多地在世界各地的神经外科部门使用。6，11- - - - - -17nTMS融合了先进的神经成像和神经生理学工具，允许语言区域的皮质映射具有高空间和时间分辨率。11nTMS是安全的，可用于在清醒手术中配合能力受限的患者(如儿童)。18- - - - - -21此外，nTMS皮层映射可用于确定功能地标，用于播种皮层下语言束的束道成像，以实现整个语言网络的术前个性化重建(基于nTMS的束道成像)。13，22- - - - - -26如果使用熟练，nTMS和肛管造影的结合比基于简单解剖学/放射学标志的标准肛管造影具有更高的空间精度。23，24，58
然而，在之前的报道中，使用nTMS语言制图主要是作为一种工具来改善语言流利脑肿瘤患者清醒手术前的术前计划。16，27，28nTMS对不符合清醒手术条件且在全身麻醉下进行手术的患者的疗效报道很少。6，29，30.
在这里，我们报告了我们使用基于ntms的术前脑测绘对一系列被认为不适合清醒手术的语言雄辩脑肿瘤患者的语言网络进行个性化重建的经验。我们报告了我们量身定制的基于ntms的策略对EOR和语言结果的影响，结果表明，当清醒手术不可行的时候，这种策略可能是个性化的术前语言网络脑映射的一个很好的选择。
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病人
我们回顾性回顾了2017年1月至2022年7月期间在意大利墨西拿大学神经外科接受手术的所有靠近语言网络的脑肿瘤患者的数据。开云体育app官方网站下载入口
纳入标准如下:年龄≥18岁，在优势半球边缘区有脑肿瘤，需要进行清醒手术的患者，术前进行了基于ntms的语言网络映射和重建，并且被认为不适合进行清醒手术(非合作，心智能力下降，焦虑，精神障碍，拒绝清醒手术)。7- - - - - -9，30.，31
排除标准为年龄< 18岁，符合清醒手术条件，以及有接受脑MRI和/或nTMS作图的禁忌症(含MRI不相容假体，顽固性癫痫发作等)。18
根据我们机构的IRB，所有患者都为其数据的科学使用提供了签署的知情同意书。
肿瘤患者语言口才的初步评价
神经外科医生根据肿瘤在假定的优势半球的外围区域的位置，在标准的脑MR图像上定义了肿瘤的初步疑似语言口才。然后，神经心理学家使用爱丁堡利手性量表来评估半球优势。32一旦肿瘤位置的疑似语言口才得到确认，所有患者都进行了术前基于ntms的制图检查。
术前基于ntms的语言映射
所有患者术前都进行了nTMS语言皮层定位和基于nTMS的皮层下束束造影，以重建语言网络并验证肿瘤与功能网络的接近性。
使用1.5特斯拉扫描仪(Achieva 1.5T, Philips Medical Systems)进行脑MRI，获取以下序列:1)t1加权，钆增强多平面重建(MPR) (TR = 8.1, TE = 3.7);2) 3D FLAIR体积t2加权采集(TR = 8000, TE = 331.5/7);3)弥散加权序列(diffusion weighted imaging [DWI]);TR = 2383.9, TE = 51.9)，共32个方向。
将t1加权MPR对比增强序列(用于增强病变)或FLAIR序列(用于非增强病变)导入nTMS系统(NBS系统4.3,Nexstim Oy)。如前所述，使用重复刺激进行nTMS语言映射。11简单地说，在执行对象命名测试期间执行了重复的nTMS映射。重复刺激包括5个脉冲序列，频率为5hz，强度为先前计算的同侧静息运动阈值的100%。对皮层语言关键部位的重复刺激诱导了不同的命名错误，这些错误被识别和分类(表现错误、语义错误或语音错误)33)由神经心理学家在nTMS绘图结束时完成。一旦命名错误被分类，每个与引起错误的确切刺激相对应的皮层点被识别出来，并在患者大脑MR图像的3D渲染上可视化，从而代表最终的nTMS皮层语言映射(图1）.最后，将皮质错误点叠加在患者的MR图像上，并以DICOM格式导出。
位于左颞叶的两个脑肿瘤的nTMS语言映射的例子。错误点(性能错误)白色，语义错误红色的)与肿瘤有不同的关系。在病人身上左， nTMS点位于病变周围，而在患者的正确的一些斑点重叠在肿瘤上。这种重叠表明病变的真实口才和术后语言障碍的高风险。
基于ntms的语言束束成像
将患者的MRI扫描结果与DWI序列一起输入计划站，用于计算基于nTMS的语言束束图(图2）.如前所述，所有的牵引成像工作流程都是使用StealthViz软件(Medtronic Navigation)完成的。6，13，22简单地说，nTMS皮质误差点被用作弓形束(AF)、额枕下束(IFOFs)、下纵束(ILF)、钩状束(UF)和额斜束(FAT)的束束造影的兴趣播种区。34采用确定性连续跟踪分配(FACT)算法。分数各向异性阈值为0.20，矢量步长为0.5 mm，最小纤维长度为30 mm，种子密度为1.0。IFOF和ILF计算的最大方向变化为45°，AF、UF和FAT计算的最大方向变化为90°。
基于ntms的左颞叶肿瘤示踪。答:标准形态t1加权对比增强序列。B:每个单一语言神经束的神经束造影，包括心房肌束(绿色)， ilf (浅蓝色的)， uf (红色的)，以及IFOF (黄色的）.C:横向(左)及颅桡侧(正确的)皮质下语言束的三维图像，以及nTMS点(白色)及肿瘤(橙色）.
基于ntms的语言口才评估及清醒手术资格评估
完成基于ntms的神经束造影后，利用整个语言网络的三维重建来验证肿瘤与语言网络之间的空间关系(图3）.当肿瘤位于皮层nTMS语言点和/或皮层下语言束的距离≤10 mm时，即可确认语言能力。29在这些病例中，肿瘤被定义为真正的雄辩，手术被认为是术后永久性语言缺陷的高风险。否则，肿瘤被认为是虚假的(图4）.利用语言网络的重建来规划个性化的手术策略和手术轨迹，以达到最大的安全切除(视频1）.
视频1。基于ntms的左侧颞叶胶质母细胞瘤计划。nTMS点位于肿瘤周围(橙色)，并且不与之重叠。这一发现可能提示病变的虚假陈述，特别是因为AF (绿色)及UF (光红)离肿瘤很远。相反，ILF (浅蓝色的)及IFOF (黄色的)非常靠近肿瘤的内侧部分。给出了肿瘤与语言网络各组成部分空间关系的三维重建和可视化。©Giovanni Raffa，已获许可发布。点击在这里查看。
位于左侧颞顶枕交界处的胶质母细胞瘤的ntms定位和重建实例。答:标准形态t1加权对比增强序列。B:nTMS地图显示错误点(白色)位于肿瘤周围。C:基于脑磁导图的神经束图显示AF (橙色)， ilf (浅蓝色的)， uf (紫色的)， ifof (紫罗兰色的)和肿瘤(黄色的）.D:利用基于ntms的语言网络整体三维重建来分析肿瘤与网络本身的关系，以便制定最安全的手术切除策略。
左颞-内侧弥漫性星形细胞瘤的病例被认为是真正的雄辩。以新界南运输系统为基础的规划以二维(上框)及3D (较低的盒子)影像显示病变(红色的，由黄色箭头)的位置与绝大多数语言束的位置密切相关。
最后，将基于ntms的地图数据导出到神经导航系统(StealthStation S8, Medtronic Navigation)。
在基于ntms的术前定位后，神经心理学家被要求根据既定的标准验证患者是否有资格进行清醒手术。7- - - - - -9一旦病人被确定为不符合条件，就计划并实施睡眠手术。
睡眠手术中ntms引导的肿瘤切除
手术是根据患者的个性化策略，基于ntms的术前信息。此外，在神经导航系统上，nTMS数据可持续用于可视化，以指导切除和保存语言表达结构(图5）.避免病理组织浸润经ntms验证的雄辩结构。此外，在非常接近语言网络的位置缓慢地逐层切除肿瘤，当距离网络5 mm时停止。为了提高这些步骤中导航的准确性，在硬脑膜打开之前建立了浅表解剖标志，并不断验证以纠正脑移畸变，特别是在切除的最后阶段。35一般来说，当肿瘤的总切除(GTR)已经实现，或者由于语言网络的接近/浸润而认为进一步切除肿瘤不可行时，就停止切除。
术中使用基于ntms的定位信息作为手术第一阶段左颞叶胶质母细胞瘤切除指导的例子(上框)，在切除结束时左侧颞顶枕交界处出现胶质母细胞瘤的病例(较低的盒子）.
结果分析
EOR通过术后早期脑MRI扫描(手术后48小时内)评估，如先前报道。36- - - - - -38在所有MRI切片上通过人工肿瘤分割计算肿瘤体积39，40使用开源的Horos软件(https://horosproject.org/)。EOR定义为:GTR，无残余病理组织;次全切除(STR)，病理组织残留< 10 ml;部分切除，组织残留物≥10ml。41，42
语言表现由神经心理学家使用西方失语电池(WAB)进行评估。43术前、出院时、术后3个月。术后3个月失语症状持续被认为是永久性语言缺陷。
最后，通过分析其有效性来评估基于ntms的语言网络术前映射的准确性，使神经外科医生能够根据术前肿瘤分层预测术后永久性语言缺陷，分为真口才或假口才。
统计分析
通过使用Fisher精确检验、计算优势比、分析敏感性、特异性和阳性和阴性预测值，分析基于ntms的术前定位对神经外科医生将肿瘤分层为真雄辩和假雄辩的有效性。使用Fisher精确检验比较真、假、假肿瘤患者和术前无缺陷患者的结果。p < 0.05为差异有统计学意义。使用GraphPad Prism version 9 for Mac (GraphPad Software Inc.)进行统计分析。
结果
数据来自176例患者(男性99例，女性77例;回顾性收集不适合清醒手术且在睡眠手术中进行手术的患者(平均年龄58.4±16岁)。表1）.基于ntms的定位在所有患者中都是可行的。在32例患者中，存在肿瘤周围水肿需要降低FA阈值(逐步降低0.02，直至下限0.10)，以获得令人满意的基于ntms的导管造影。
基于ntms的语言通路附近肿瘤术前定位手术的患者人口统计学特征和结果数据(2017-2022)
| 价值 | p值 | |
|---|---|---|
| 不。的分 | 176 | NA |
| 平均年龄，年 | 58.4±16 | NA |
| 性 | NA | |
| 男性 | 99 (56.2) | |
| 女 | 77 (43.8) | |
| 病理 | NA | |
| 高级神经胶质瘤 | 101 (57.4) | |
| 低级的神经胶质瘤 | 31 (17.6) | |
| 转移 | 23日(13.1) | |
| 其他* | 21日(11.9) | |
| Preop赤字 | 41 (23.3) | 0.002 |
| 真正有说服力的 | 35/115 (30.4) | |
| 假的有说服力的 | 6/61 (9.8) | |
| 排放时的后期赤字 | 27日(15.3) | < 0.0008 |
| 真正有说服力的 | 25/115 (21.7) | |
| 假的有说服力的 | 2/61 (3.2) | |
| 永久赤字在3个月后 | 13 (7.3) | 0.03 |
| 真正有说服力的 | 12/115 (10.4) | |
| w/ preop赤字 | 10/35 (28.5) | |
| w/o前期赤字 | 2/80 (2.5) | |
| 假的有说服力的 | 1/61 (1.6) | |
| w/ preop赤字 | 0/6 (0) | |
| w/o前期赤字 | 1/55 (1.8) | |
| 三次采油 | < 0.0001 | |
| GTR | 141 (80.1) | |
| 真正有说服力的 | 80/115 (69.5) | |
| 假的有说服力的 | 61/61 (100) | |
| STR | 26日(14.8) | |
| 真正有说服力的 | 26/115 (22.6) | |
| 部分切除 | 9 (5.1) | |
| 真正有说服力的 | 9/115 (7.8) | |
| GTR在赤字的情况下 | 38/41 (92.6) | < 0.0001 |
| 真正有说服力的 | 32/35 (91.4) | |
| 假的有说服力的 | 6/6 (100) | |
| GTR为零赤字 | 103/135 (76.3) | < 0.0001 |
| 真正有说服力的 | 48/80 (60) | |
| 假的有说服力的 | 55/55 (100) |
NA =不适用;PTS =患者。
除非另有说明，所有数据均以人数或人数(%)报告。平均值用SDs表示。
包括混合胶质神经元瘤、胚胎瘤和血管瘤。
在176例患者中，101例(57.4%)为高级别胶质瘤，31例(17.6%)为低级别胶质瘤，23例(13.1%)为脑转移瘤。其余21例(11.9%)患者受其他内在肿瘤影响。手术前，41例患者(23.3%)表现出语言功能障碍，表现为WAB评分降低。
根据术前基于ntms的定位，115例患者(65.3%)的肿瘤被确认为真正的雄辩病变，因为与语言网络有密切的空间关系。相反，在61例(34.7%)患者中，nTMS图谱显示肿瘤与语言网络之间的距离比基于标准MRI扫描的假设更大、更安全。这些肿瘤被定义为假雄辩。
出院时，27例患者(15.3%)出现术前语言表现恶化。在这些患者中，25例患者的肿瘤术前被归类为真雄辩肿瘤(115例中有25例，21.7%)，只有2例患者的肿瘤被定义为假雄辩肿瘤(61例中有2例，3.2%)。
术后3个月，13例(7.3%)患者仍存在永久性语言障碍。根据基于ntms的术前语言口才分类，115例真口才肿瘤患者中有12例(10.4%)出现永久性语言口才缺陷，61例假口才病变患者中有1例(1.6%)出现永久性语言口才缺陷，这些患者术后出现缺血性并发症。
通过出院时(p < 0.0008)和术后3个月(p = 0.03)的缺损发生率，神经外科医生能够在大量患者中区分出真性和假性肿瘤。后者的敏感性为92.3%，特异性为36.8%，阳性预测值为10.4%，阴性预测值为98.3% (OR 6.99, 95% CI 1.21-76.13)。
在整个研究人群中，141例患者(80.1%)实现了GTR, 26例患者(14.8%)实现了STR，其余9例患者(5.1%)实现了PTR。图6）.然而，61例假良性肿瘤(100%)和115例真良性肿瘤中80例(69.5%)均实现了GTR。
左侧颞叶胶质母细胞瘤1例。答:标准形态学t1加权对比增强MRI序列。B:nTMS地图显示错误点(白色)，位于肿瘤后方。C:基于脑磁导图的神经束图显示AF (绿色)， ilf (浅蓝色的)， uf (粉红色的)， ifof (红色的)和肿瘤(黄色的）.D:整个基于ntms的语言网络三维重建显示，所有神经束都位于肿瘤内侧。艾凡:术后t1加权对比增强序列显示肿瘤的GTR。
在将术后MR扫描与术前数据集(包括基于ntms的语言网络重建)共同注册后，12例切除涉及皮质下语言束的患者中有2例出现永久性缺陷(图7）.
的上一行这是一例因左侧颞叶胶质母细胞瘤而接受手术的患者，其表现为永久性语言缺陷:答:术后t2加权序列与术前数据集的共配准显示切除腔累及UF下干(粉红色的，由红色箭头);相反，与nTMS点相对应的皮质区域被保留了下来(绿色箭头）.B:术前mri t1加权增强图像。C:语言网络的三维重建显示UF已经被肿瘤浸润(黄色的)手术前(红色箭头）.的底下一行一例位于左侧颞顶枕交界处的胶质母细胞瘤患者，术后未出现语言障碍:D:术前基于ntms的定位显示病变靠近心房主干(橙色，由白色箭头）.E和F:与术前基于ntms的数据共配后，术后MR扫描显示肿瘤的GTR和AF对应的脑实质的保存(白色箭头)在轴向面(E)和矢状面(F)。皮质脊髓束。
讨论
清醒手术代表了在优势半球脑肿瘤切除术期间绘制和监测语言网络的最佳个性化策略。1，2，4，44，45与感觉运动网络不同，语言网络具有更高的复杂性和巨大的神经可塑性潜力，容易因脑肿瘤的存在而诱导。6，34，46，47术中为每位患者量身定制的语言网络识别，包括神经可塑性引起的最终修改，对于保持患者的语言表现是必要的。这一目标只有通过语言网络的清醒映射才能实现。最近的一项荟萃分析表明，与在全身麻醉下切除的患者相比，在神经胶质瘤手术中使用清醒映射的患者术后永久性语言缺陷减少，EOR增加。1
然而，清醒映射需要患者的高度积极性和配合。31，48虽然对该手术没有年龄限制，但对于手术中无法合作的年轻或老年患者，清醒映射可能不可行。31此外，一些情况，如阻塞性睡眠呼吸暂停和插管困难，被认为是清醒手术的绝对禁忌症。8，9最后，精神疾病，包括严重焦虑症、精神混乱、无法集中注意力和情绪不稳定，通常被认为是可能的清醒开颅手术的排除标准。7，49在这些情况下，尽管存在禁忌症，但强行进行清醒映射可能导致清醒手术失败。10
对于被认为不适合清醒手术的患者，保留语言网络的个性化手术策略从未被系统地描述过。在个性化医疗的时代，标准的睡眠手术并不是对这些患者进行清醒测绘的唯一选择。在这项研究中，我们研究了一种基于重复的nTMS语言映射和基于nTMS的神经束成像的术前“个性化”语言网络映射的新策略。
一些研究表明，重复的nTMS语言皮质区映射与术中直接电刺激(DES)的结果之间存在良好的相关性。16，27，50最近的一项荟萃分析证实了所有纳入研究的nTMS语言映射的准确性，在映射区域，特别是在前语言区域，nTMS假阴性结果的总数很低。51
此外，基于ntms的弥散张量成像(DTI)神经束成像提供了可靠的语言网络重建。Tuncer等人的研究表明，基于ntms的语言通路神经束造影提供了量身定制的重建，可以帮助神经外科医生确定每个患者的个体失语风险特征。52Sollmann等人报道，当基于ntms的语言网络重建显示肿瘤距离AF < 7 mm或距离其他语言肌束≤10 mm时，发生术后永久性语言缺陷的风险明显更高。29在我们的更大的系列研究中，使用10毫米的距离截断值，我们证实了基于ntms的语言网络重建的成功使用，以区分真正的雄辩病变-具有明显更高的术后永久性缺陷风险-和假雄辩病变。尤其值得注意的是，观察到的高阴性预测值(98.3%)证实了基于ntms的定位对于预测病变的虚假性特别有效，这可能对不符合清醒定位条件的患者有用，因为它表明术后永久性缺损的风险较低，从而诱导神经外科医生进行更积极的切除。
然而，目前文献报道的研究主要是将基于ntms的定位作为患者术前计划的辅助工具，然后再进行清醒术中定位。只有少数病例系列报道调查了在睡眠手术前使用该策略作为切除指导的患者。6，15，30.，53Hendrix等人分析了20例患者的术后语言缺陷的发生和EOR，这些患者在术前进行了nTMS语言测绘，然后在全身麻醉下进行了手术。30.Hendrix等人将他们的研究结果与20名术前未进行nTMS定位的患者的匹配历史对照组进行了比较;这些作者报告了手术后6周，nTMS组的语言预后显著改善，两组的GTR率均为65%。迄今为止关于该主题的最大研究是由Ille等人对100名术前进行nTMS语言制图的患者进行的。53Ille等人将nTMS组的结果与47例清醒手术患者的结果进行了比较。这些作者报告了术前接受睡眠手术和清醒手术的nTMS语言映射患者的语言结局和GTR率没有显著差异。特别是，nTMS组的永久性缺损发生率和GTR发生率分别为5.6%和83.3%，而清醒手术组为7.5%和70%。在我们的研究中，我们记录了7.3%的患者出现永久性语言缺陷。如果只考虑术前nTMS作图显示的真实肿瘤，这一比例增加到10.4%。另一方面，永久性语言缺陷的百分比在虚假雄辩的肿瘤中只有1.6%。在EOR方面，我们发现总体GTR率为80.1%，当我们根据nTMS制图对患者进行分层时，69.5%的真良性肿瘤患者和100%的假良性病变患者获得了GTR。因此，我们的总体发现与以往的研究报告没有太大的不同。然而，我们也能够根据患者的手术风险根据nTMS制图进行术前分层。
在文献中，关于术后语言缺陷发生率和清醒定位后实现的GTR率的结果非常不均匀。1在比较清醒手术和睡眠手术患者的病例对照研究中，永久性缺陷(术后> 3个月仍存在)的发生率从0%到18.2%不等，GTR率从21.6%到100%不等。1然而，单中心大系列研究报告了不同的结果。在清醒手术后3个月的幸存者中，Sanai等人报道了2.4%的新语言缺陷和59.6%的GTR率。2相反，Clavreul等人报告了21.7%的病例发生永久性语言缺陷，GTR率为61%。57我们关于提高采收率的研究结果与文献报道的结果没有显著差异。然而，当考虑到术后新出现的永久性缺陷时，必须强调的是，所有的研究中，术前对肿瘤和语言网络之间的空间关系的评估仅仅基于神经外科医生在评估标准形态学MRI扫描时的经验，而不是基于功能检查，如nTMS作图或功能MRI，在患者入组时都存在一种“选择偏差”。这种偏倚可以解释在某些系列中报道的新语言缺陷发生率非常低的原因，这是由于纳入了数量不详的假语言肿瘤患者，这些患者术后发生永久性缺陷的风险很低，并且在清醒手术期间经常出现阴性映射结果。2，54
研究的局限性
回顾性设计是本研究最重要的局限性。然而，据我们所知，我们能够描述这些发现，这是迄今为止报道的最大的系列研究，使用基于ntms的术前测绘来切除全麻患者的语言雄辩肿瘤，并将这些患者的结果与最新文献中报道的类似患者的结果进行比较。
与已报道的清醒手术研究一样，本研究的另一个局限性是不可能对严重语言缺陷的患者进行术前nTMS定位。8，31此外，在肿瘤周围严重水肿的情况下，基于ntms的导管造影可能会受到负面影响。55，56
最后，脑移是影响术中使用nTMS数据进行神经导航的另一个重要限制，特别是在切除的最后阶段。我们试图通过在手术导航过程中对已建立的表面解剖标志进行连续验证来减少与脑转移相关的手术不准确性;35然而，脑转移是2例患者皮质下束意外切除的原因。
结论
清醒手术仍然是最有效的个性化手术策略，用于绘制语言网络，保存它，并在优势半球实现最大限度的安全切除脑肿瘤。然而，对于不适合清醒手术的患者，基于ntms的语言网络映射和重建是一种有效的替代方法，可以进行量身定制的术前网络映射，指导神经外科医生在全身麻醉下实现个性化、安全、有效的脑肿瘤切除术。
致谢
本研究由欧洲社会基金(FSE)资助，“PON Ricerca e Innovazione 2014-2020-AIM Attraction and International Mobility”，活动AIM1839117-3, Line 1, Area SNSI Salute (CUP J44I18000280006, to G.R.)。
披露的信息
作者报告在本研究中使用的材料或方法或本文中指定的研究结果不存在利益冲突。开云体育世界杯赔率
作者的贡献
概念和设计:Raffa。数据采集:Marzano, Raffa, Curcio, Espahbodinea。数据分析与解释:Raffa, Curcio, Espahbodinea。起草条款:Raffa, Curcio, Espahbodinea。批判性地修改文章:Raffa, Germanò， Angileri。审阅了提交的手稿版本:Raffa, Angileri。代表所有作者:Marzano批准了手稿的最终版本。统计分析:Raffa, Curcio。
补充信息
视频
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