Magnetic resonance-guided focused ultrasound for the treatment of tremor
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance-guided focused ultrasound (MRgFUS) is an emerging treatment for tremor and other movement disorders. An incisionless therapy, it is becoming increasingly common worldwide. However, given MRgFUS’ relative novelty, there remain limited data on its benefits and adverse effects. We review the current state of evidence of MRgFUS for tremor, highlight its challenges, and discuss future perspectives. Essential tremor (ET) has been the major indication for MRgFUS since a milestone randomized controlled trial (RCT) in 2016, with substantial evidence attesting to the efficacy and acceptable safety profile of this treatment. Patients with other tremor etiologies are also being treated with MRgFUS, with studies – including an RCT – suggesting parkinsonian tremor in particular responds well to this intervention. Additionally, targets other than the ventral intermediate nucleus, such as the subthalamic nucleus and internal segment of the globus pallidus, have been reported to improve parkinsonian symptoms beyond tremor, including rigidity and bradykinesia. Although MRgFUS is encumbered by certain unique technical challenges, it nevertheless offers significant advantages compared to alternative neurosurgical interventions for tremor. The fast-growing interest in this treatment modality will likely lead to further scientific and technological advancements that could optimize and expand its therapeutic potential.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,024 |
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 ».