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Enregistrement W2786515370 · doi:10.3171/2017.10.focus17609

Transcranial magnetic resonance imaging–guided focused ultrasound thalamotomy for tremor: technical note

2018· article· en· W2786515370 sur OpenAlexaff
Tony R. Wang, A.E. Bond, Robert F. Dallapiazza, Aaron Blanke, David Tilden, Thomas Huerta, Shayan Moosa, Francesco Prada, W. Jeffrey Elias

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesFocused Ultrasound Foundation
Mots-clésThalamotomyFocused ultrasoundEssential tremorMedicineMagnetic resonance imagingNeurosurgeryMedical physicsUltrasoundPhysical medicine and rehabilitationRadiologyParkinson's diseaseDeep brain stimulationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the use of focused ultrasound (FUS) in neurosurgery dates to the 1950s, its clinical utility was limited by the need for a craniotomy to create an acoustic window. Recent technological advances have enabled efficient transcranial delivery of US. Moreover, US is now coupled with MRI to ensure precise energy delivery and monitoring. Thus, MRI-guided transcranial FUS lesioning is now being investigated for myriad neurological and psychiatric disorders. Among the first transcranial FUS treatments is thalamotomy for the treatment of various tremors. The authors provide a technical overview of FUS thalamotomy for tremor as well as important lessons learned during their experience with this emerging technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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