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Enregistrement W2946208573 · doi:10.3171/2019.2.jns182571

The relevance of skull density ratio in selecting candidates for transcranial MR-guided focused ultrasound

2019· article· en· W2946208573 sur OpenAlexafffund
Alexandre Boutet, Dave Gwun, Robert Gramer, Manish Ranjan, Gavin J.B. Elias, David Tilden, Yuexi Huang, Stanley Xiangyu Li, Benjamin Davidson, Hua Lu, Pascal N. Tyrrell, Ryan M. Jones, Alfonso Fasano, Kullervo Hynynen, Walter Kucharczyk, Michael L. Schwartz, Andrés M. Lozano

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensToronto Western HospitalSunnybrook Health Science CentreKrembil FoundationUniversity Health NetworkUniversity of TorontoHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsUniversity Health Network
Mots-clésMedicineThalamotomyCohortSkullAdverse effectClinical trialRadiologyClinical significanceFocused ultrasoundUltrasoundNuclear medicineSurgeryPathologyInternal medicineDiseaseDeep brain stimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Transcranial MR-guided focused ultrasound (MRgFUS) is a minimally invasive treatment for movement disorders. Considerable interpatient variability in skull transmission efficiency exists with the current clinical devices, which is thought to be dependent on each patient's specific skull morphology. Lower skull density ratio (SDR) values are thought to impede acoustic energy transmission across the skull, attenuating or preventing the therapeutic benefits of MRgFUS. Patients with SDR values below 0.4 have traditionally been deemed poor candidates for MRgFUS. Although considerable anecdotal evidence has suggested that SDR is a reliable determinant of procedural and clinical success, relationships between SDR and clinical outcomes have yet to be formally investigated. Moreover, as transcranial MRgFUS is becoming an increasingly widespread procedure, knowledge of SDR distribution in the general population may enable improved preoperative counseling and preparedness. METHODS: A total of 98 patients who underwent MRgFUS thalamotomy at the authors' institutions between 2012 and 2018 were analyzed (cohort 1). The authors retrospectively assessed the relationships between SDR and various clinical outcomes, including tremor improvement and adverse effects, as well as procedural factors such as sonication parameters. An SDR was also prospectively obtained in 163 random emergency department patients who required a head CT scan for various clinical indications (cohort 2). Patients' age and sex were used to explore relationships with SDR. RESULTS: In the MRgFUS treatment group, 17 patients with a thalamotomy lesion had an SDR below 0.4. Patients with lower SDRs required more sonication energy; however, their low SDR did not influence their clinical outcomes. In the emergency department patient group, about one-third of the patients had a low SDR (< 0.4). SDR did not correlate with age or sex. CONCLUSIONS: Although lower SDR values correlated with higher energy requirements during MRgFUS thalamotomy, within the range of this study population, the SDR did not appreciably impact or provide the ability to predict the resulting clinical outcomes. Sampling of the general population suggests that age and sex have no relationship with SDR. Other variables, such as local variances in bone density, should also be carefully reviewed to build a comprehensive appraisal of a patient's suitability for MRgFUS treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations112
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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