Clinical outcomes using ClearPoint interventional MRI for deep brain stimulation lead placement in Parkinson’s disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The ClearPoint real-time interventional MRI-guided methodology for deep brain stimulation (DBS) lead placement may offer advantages to frame-based approaches and allow accurate implantation under general anesthesia. In this study, the authors assessed the safety and efficacy of DBS in Parkinson's disease (PD) using this surgical method. METHODS: This was a prospective single-center study of bilateral DBS therapy in patients with advanced PD and motor fluctuations. Symptom severity was evaluated at baseline and 12 months postimplantation using the change in Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) Part III "off" medication score as the primary outcome variable. RESULTS: Twenty-six PD patients (15 men and 11 women) were enrolled from 2010 to 2013. Twenty patients were followed for 12 months (16 with a subthalamic nucleus target and 4 with an internal globus pallidus target). The mean UPDRS Part III "off" medication score improved from 40.75 ± 10.9 to 24.35 ± 8.8 (p = 0.001). "On" medication time without troublesome dyskinesia increased 5.2 ± 2.6 hours per day (p = 0.0002). UPDRS Parts II and IV, total UPDRS score, and dyskinesia rating scale "on" medication scores also significantly improved (p < 0.01). The mean levodopa equivalent daily dose decreased from 1072.5 ± 392 mg to 828.25 ± 492 mg (p = 0.046). No significant cognitive or mood declines were observed. A single brain penetration was used for placement of all leads, and the mean targeting error was 0.6 ± 0.3 mm. There were 3 serious adverse events (1 DBS hardware-related infection, 1 lead fracture, and 1 unrelated death). CONCLUSIONS: DBS leads placed using the ClearPoint interventional real-time MRI-guided method resulted in highly accurate lead placement and outcomes comparable to those seen with frame-based approaches.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle