A computerized tablet system for evaluating treatment of essential tremor by magnetic resonance guided focused ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transcranial magnetic resonance guided focused ultrasound is an emerging technology under evaluation for treatment of essential tremor, a prevalent movement disorder. A qualitative evaluation is performed by a clinician periodically during the procedure to maximize treatment effects and minimize adverse effects. The present work demonstrates a magnetic resonance-compatible method to enable more precise, quantitative measurement of tremor severity. METHODS: Tremor severity was measured in 12 patients pre-, post-, and intra-operatively, using a magnetic resonance-compatible tablet and a computerized adaptation of drawing tasks from the widely-used Fahn-Tolosa-Marin Tremor Rating Scale. Tremor metrics based on spectral analysis were calculated for each drawing and compared using Wilcoxon signed rank tests. RESULTS: Tremor metrics in the dominant (treated) hand were significantly and consistently lower post-operatively compared to pre-operatively, but there was no significant difference in the non-dominant (untreated) hand, as expected. Intra-operative metrics were intermediate between pre- and post-operative metrics. CONCLUSIONS: Use of the tablet for quantitative tremor measurement was demonstrated pre-, post-, and intra-operatively during treatment of essential tremor, complementing standard qualitative assessment. With additional work, the system has potential to add objectivity to clinical trials and to aid treatment decision-making by providing a metric for optimization during the procedure, which may eventually lead to more optimal treatment. Enhancements and further studies are suggested, and extensions to fMRI studies of essential tremor and Parkinson's disease are also likely.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».