Reversal of insular and microstructural nerve abnormalities following effective surgical treatment for trigeminal neuralgia
Notice bibliographique
Résumé
Classical trigeminal neuralgia (TN) is a severe neuropathic facial pain disorder commonly associated with neurovascular compression at the trigeminal nerve root entry zone (REZ). Neurosurgical interventions can relieve TN pain, but the mechanisms underlying these effects are unknown. We determined whether the abnormalities we previously reported at the REZ of TN patients using diffusion tensor imaging (DTI) and brain gray matter (GM) analyses resolve after effective neurosurgical treatment. Twenty-five patients who underwent either microvascular decompression surgery or Gamma Knife radiosurgery for right-sided TN had magnetic resonance imaging scans before and after treatment and were compared with age-matched controls. Cortical thickness and voxel-based morphometry examined specific brain GM we previously reported as abnormal in TN. White matter metrics of fractional anisotropy (FA), mean, radial, and axial diffusivities (MD, RD, and AD, respectively) were extracted bilaterally from each trigeminal REZ. Before treatment, patients had widespread GM abnormalities including thinner ventral anterior insula (vAI) cortex, and REZ microstructural abnormalities (lower FA, and higher MD, RD, and AD) compared with controls. We considered a 75% reduction in pain as effective treatment. The right vAI was the only GM region that normalized toward the level of healthy controls after effective treatment. At the REZ, effective treatment reversed FA, MD, RD, and AD abnormalities and was correlated with pain relief after treatment. These results demonstrate that treatment can effectively resolve pain by normalizing REZ abnormalities, which may influence vAI abnormalities. Future studies should consider DTI as an adjunct to assess the patient outcome and subtle microstructural changes after treatment.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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.
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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 ».