MRI-Guided Focused Ultrasound for the Treatment of Dystonia: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary surgical management of dystonia includes neuromodulation via deep brain stimulation (DBS) or ablative techniques such as radiofrequency (RF) ablation. MRI-guided focused ultrasound (MRgFUS) is an emerging modality that uses high-intensity ultrasound to precisely ablate targets in the brain; this is incisionless, potentially avoiding the surgical risks of a burr hole and transcortical tract to reach the anatomical target. There is some evidence of efficacy in essential tremor and Parkinson's disease (PD), but, to date, there is no study aggregating the evidence of MRgFUS in dystonia. In this narrative review, we searched Medline, Embase, CINAHL, EBSCO, and ClinicalTrials.gov for primary studies and clinical trials on MRgFUS in the treatment of dystonia. Data were analyzed concerning dystonia phenotype, reported outcomes, and complications. PD-related dystonia was also included within the scope of the review. Using our search criteria, six articles on the use of MRgFUS in adult dystonia and three articles on the use of FUS in dystonia in PD were included. Four trials on the use of FUS in dystonia were also found on ClinicalTrials.gov, one of which was completed in December 2013. All included studies showed evidence of symptomatic improvement, mostly in focal hand dystonia; improvements were also found in dystonia-associated tremor, cervicobrachial dystonia, and dystonia-associated chronic neuropathic pain as well as PD-related dystonia. Reported complications included transient neurological deficits and persistent arm pain in one study. However, the evidence is limited to level-4 case series at present. MRgFUS is an emerging modality that appears to be safe and effective, particularly in focal hand dystonia, without major adverse effects. However, the quality of evidence is low at present, and long-term outcomes are unknown. High-quality prospective studies comparing MRgFUS to other surgical techniques will be useful in determining its role in the management of dystonia.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».