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Enregistrement W3002567010 · doi:10.1136/jnnp-2019-322030

Targeting the centromedian thalamic nucleus for deep brain stimulation

2020· article· en· W3002567010 sur OpenAlexfundno aff
Aaron E. L. Warren, Linda J. Dalic, Wesley Thevathasan, Annie Roten, Kristian Bulluss, John S. Archer

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilLGS FoundationRare Disease Foundation
Mots-clésDeep brain stimulationSubthalamic nucleusNeuroscienceThalamusMedicineBrainstemPremotor cortexNeurophysiologyPsychologyAnatomyParkinson's diseaseDorsumPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Deep brain stimulation (DBS) of the centromedian thalamic nucleus (CM) is an emerging treatment for multiple brain diseases, including the drug-resistant epilepsy Lennox-Gastaut syndrome (LGS). We aimed to improve neurosurgical targeting of the CM by: (1) developing a structural MRI approach for CM visualisation, (2) identifying the CM’s neurophysiological characteristics using microelectrode recordings (MERs) and (3) mapping connectivity from CM-DBS sites using functional MRI (fMRI). Methods 19 patients with LGS (mean age=28 years) underwent presurgical 3T MRI using magnetisation-prepared 2 rapid acquisition gradient-echoes (MP 2 RAGE) and fMRI sequences; 16 patients proceeded to bilateral CM-DBS implantation and intraoperative thalamic MERs. CM visualisation was achieved by highlighting intrathalamic borders on MP 2 RAGE using Sobel edge detection. Mixed-effects analysis compared two MER features (spike firing rate and background noise) between ventrolateral, CM and parafasicular nuclei. Resting-state fMRI connectivity was assessed using implanted CM-DBS electrode positions as regions of interest. Results The CM appeared as a hyperintense region bordering the comparatively hypointense pulvinar, mediodorsal and parafasicular nuclei. At the group level, reduced spike firing and background noise distinguished CM from the ventrolateral nucleus; however, these trends were not found in 20%–25% of individual MER trajectories. Areas of fMRI connectivity included basal ganglia, brainstem, cerebellum, sensorimotor/premotor and limbic cortex. Conclusions In the largest clinical trial of DBS undertaken in patients with LGS to date, we show that accurate targeting of the CM is achievable using 3T MP 2 RAGE MRI. Intraoperative MERs may provide additional localising features in some cases; however, their utility is limited by interpatient variability. Therapeutic effects of CM-DBS may be mediated via connectivity with brain networks that support diverse arousal, cognitive and sensorimotor processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations107
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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