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Enregistrement W2979596927 · doi:10.3171/2019.6.jns19548

Clinical outcomes of pallidal deep brain stimulation for dystonia implanted using intraoperative MRI

2019· article· en· W2979596927 sur OpenAlexaboutno aff
Vibhash D. Sharma, Yarema Bezchlibnyk, Faiçal Isbaine, Kushal Naik, Jennifer J. Cheng, John T. Gale, Svjetlana Miocinovic, Cathrin M. Buetefisch, Stewart A. Factor, Jon T. Willie, Nicholas M. Boulis, Thomas Wichmann, Mahlon R. DeLong, Robert E. Gross

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésDeep brain stimulationMedicineSpasmodic TorticollisDystoniaCervical dystoniaMagnetic resonance imagingRating scaleMovement disordersStereotactic surgerySurgeryRadiologyInternal medicinePsychologyParkinson's diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Lead placement for deep brain stimulation (DBS) using intraoperative MRI (iMRI) relies solely on real-time intraoperative neuroimaging to guide electrode placement, without microelectrode recording (MER) or electrical stimulation. There is limited information, however, on outcomes after iMRI-guided DBS for dystonia. The authors evaluated clinical outcomes and targeting accuracy in patients with dystonia who underwent lead placement using an iMRI targeting platform. METHODS: Patients with dystonia undergoing iMRI-guided lead placement in the globus pallidus pars internus (GPi) were identified. Patients with a prior ablative or MER-guided procedure were excluded from clinical outcomes analysis. Burke-Fahn-Marsden Dystonia Rating Scale (BFMDRS) scores and Toronto Western Spasmodic Torticollis Rating Scale (TWSTRS) scores were assessed preoperatively and at 6 and 12 months postoperatively. Other measures analyzed include lead accuracy, complications/adverse events, and stimulation parameters. RESULTS: A total of 60 leads were implanted in 30 patients. Stereotactic lead accuracy in the axial plane was 0.93 ± 0.12 mm from the intended target. Nineteen patients (idiopathic focal, n = 7; idiopathic segmental, n = 5; DYT1, n = 1; tardive, n = 2; other secondary, n = 4) were included in clinical outcomes analysis. The mean improvement in BFMDRS score was 51.9% ± 9.7% at 6 months and 63.4% ± 8.0% at 1 year. TWSTRS scores in patients with predominant cervical dystonia (n = 13) improved by 53.3% ± 10.5% at 6 months and 67.6% ± 9.0% at 1 year. Serious complications occurred in 6 patients (20%), involving 8 of 60 implanted leads (13.3%). The rate of serious complications across all patients undergoing iMRI-guided DBS at the authors' institution was further reviewed, including an additional 53 patients undergoing GPi-DBS for Parkinson disease. In this expanded cohort, serious complications occurred in 11 patients (13.3%) involving 15 leads (10.1%). CONCLUSIONS: Intraoperative MRI-guided lead placement in patients with dystonia showed improvement in clinical outcomes comparable to previously reported results using awake MER-guided lead placement. The accuracy of lead placement was high, and the procedure was well tolerated in the majority of patients. However, a number of patients experienced serious adverse events that were attributable to the introduction of a novel technique into a busy neurosurgical practice, and which led to the revision of protocols, product inserts, and on-site training.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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