Predictors of Outcomes After Focused Ultrasound Thalamotomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnetic resonance-guided focused ultrasound thalamotomy (FUS-T) is an emerging treatment for essential tremor (ET). OBJECTIVE: To determine the predictors of outcomes after FUS-T. METHODS: Two treatment groups were analyzed: 75 ET patients enrolled in the pivotal trial, between 2013 and 2015; and 114 patients enrolled in the postpivotal trials, between 2015 and 2016. All patients had medication-refractory, disabling ET, and underwent unilateral FUS-T. The primary outcome (hand tremor score, 32-point scale with higher scores indicating worse tremor) and the secondary outcome variables (Clinical Rating Scale for Tremor Part C score: 32-point scale with higher scores indicating more disability) were assessed at baseline and 1, 3, 6, and 12 mo. The operative outcome variables (ie, peak temperature, number of sonications) were analyzed. The results between the 2 treatment groups, pivotal and postpivotal, were compared with repeated measures analysis of variance and adjusted for confounding variables. RESULTS: A total of 179 patients completed the 12-mo evaluation. The significant predictors of tremor outcomes were patient age, disease duration, peak temperature, and number of sonications. A greater improvement in hand tremor scores was observed in the postpivotal group at all time points, including 12 mo (61.9% ± 24.9% vs 52.1% ± 24.9%, P = .009). In the postpivotal group, higher energy was used, resulting in higher peak temperatures (56.7 ± 2.5 vs 55.6 ± 2.8°C, P = .004). After adjusting for age, years of disease, number of sonications, and maximum temperature, the treatment group was a significant predictor of outcomes (F = 7.9 [1,165], P = .005). CONCLUSION: We observed an improvement in outcomes in the postpivotal group compared to the pivotal group potentially reflecting a learning curve with FUS-T. The other associations of tremor outcomes included patient age, disease duration, peak temperature, and number of sonications.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».