New neurosurgical approaches for tremor and Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The objective of this review is to gather the newest advances in the surgical treatment of tremor and Parkinson's disease. We will briefly discuss the potential applications of the new technologies of deep brain stimulation (DBS), and we will focus on MRI-guided focused ultrasound (MRgFUS). RECENT FINDINGS: Novel DBS devices are being progressively adopted, particularly electrodes allowing a longer stimulating surface (suitable for multiple targets stimulation) and current radial steering (to minimize side effects of stimulation). New implantable pulse generators are also able to record neurons and are generating enough knowledge to advance the implementation of adaptive (closed-loop) DBS.Over the last years, 'minimally-invasive' neurosurgical approaches for the treatment of movement disorders have been developed: gamma knife radiosurgery and MRgFUS. Uncontrolled and recent controlled studies have shown the benefits of MRgFUS targeting the thalamus and pallidus for the treatment of tremor and Parkinson's disease. SUMMARY: The initial clinical data are certainly promising and have expanded the current portfolio of neurosurgical treatments of movement disorders. Many issues are yet to be addressed, particularly safety of MRgFUS-and how these new treatments compare with the existing ones.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».