Brainstem trigeminal fiber microstructural abnormalities are associated with treatment response across subtypes of trigeminal neuralgia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Neurosurgical treatments for trigeminal neuralgia (TN) can provide long-lasting pain relief; however, some patients fail to respond and undergo multiple, repeat procedures. Surgical outcomes can vary depending on the type of TN, but the reasons for this are not well understood. Neuroimaging studies of TN point to abnormalities in the brainstem trigeminal fibers; however, whether this is a common characteristic of treatment nonresponse across different subtypes of TN is unknown. Here, we used diffusion tensor imaging (DTI) to determine whether the brainstem trigeminal fiber microstructure is a common biomarker of surgical response in TN and whether the extent of these abnormalities is associated with the likelihood of response across subtypes of TN. We studied 98 patients with TN (61 classical TN, 26 TN secondary to multiple sclerosis, and 11 TN associated with a solitary pontine lesion) who underwent neurosurgical treatment and 50 healthy controls. We assessed treatment response using pain intensity measures and examined microstructural features by extracting pretreatment DTI metrics from the proximal pontine segment of the trigeminal nerves. We found that microstructural abnormalities in the affected pontine trigeminal fibers (notably, lower fractional anisotropy and higher radial diffusivity) highlight treatment nonresponders (n = 47) compared with responders (n = 51) and controls, and that the degree of abnormalities is associated with the likelihood of surgical response across subtypes of TN. These novel findings demonstrate the value of DTI as an objective, noninvasive tool for the prediction of treatment response and elucidate the features that distinguish treatment responders from nonresponders in the TN population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».