A Prospective Randomized Comparison of CT and MRI Pre-operative Localization for Pallidotomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: During the pallidotomy procedure, is pre-operative localization with MRI more accurate than CT and does it result in a significant difference in surgical outcome? METHODS: Twenty-four Parkinson's Disease patients received a unilateral pallidotomy for their motor symptoms. Dyskinesia was scored pre- and six weeks postoperatively. All patients had a pre-operative CT scan and MRI to calculate the target co-ordinates. Patients were then randomly selected to proceed with either the CT or MRI coordinates. The final position for the lesion was determined with intraoperative macrostimulation and impedance measurements. The percentage improvement of dyskinesia was noted for each patient and the two groups compared by the Mann-Whitney test. The distance from the final target to the MRI and CT pre-operative co-ordinates were calculated for each patient. The mean distance for each modality was then compared by Student's t-test. The number of electrode repositionings was also recorded for each patient and the two groups compared by the nonparametric Mann-Whitney test. RESULTS: Although the MRI co-ordinates were significantly (p<0.023) closer to the final target, this did not translate into a significant reduction in electrode repositionings. There was no significant difference in the improvement in dyskinesia between the two groups. CONCLUSIONS: The pre-operative MRI co-ordinates were significantly (p=0.023) closer to the final target than those from the CT. The potential advantages and disadvantages of both imaging modalities are reviewed. There was no significant difference in surgical outcome using either MRI or CT for pre-operative localization in pallidotomy.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 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 ».