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Enregistrement W4396691603 · doi:10.1080/14737175.2024.2351512

Radiosurgical thalamotomy for essential tremor: state of the art, current challenges and future directions

2024· article· en· W4396691603 sur OpenAlexaff
Christian Iorio‐Morin, David Mathieu, Andrea Franzini, Mojgan Hodaie, Samuelle-Arianne Villeneuve, Andréanne Hamel, Andrés M. Lozano

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Neurotherapeutics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThalamotomyEssential tremorCurrent (fluid)NeuroscienceState of artMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyComputer scienceDeep brain stimulationParkinson's diseaseDiseaseEngineeringData scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Essential tremor (ET) is the most frequent movement disorder, affecting up to 5% of adults > 65 years old. In 30-50% of cases, optimal medical management provides insufficient tremor relief and surgical options are considered. Thalamotomy is a time-honored intervention, which can be performed using radiofrequency (RF), stereotactic radiosurgery (SRS), or magnetic resonance-guided focused ultrasounds (MRgFUS). While the latter has received considerable attention in the last decade, SRS has consistently been demonstrated as an effective and well-tolerated option. AREAS COVERED: This review discusses the evidence on SRS thalamotomy for ET. Modern workflows and emerging techniques are detailed. Current outcomes are analyzed, with a specific focus on tremor reduction, complications and radiological evolution of the lesions. Challenges for the field are highlighted. EXPERT OPINION: SRS thalamotomy improves tremor in > 80% patients. The efficacy appears comparable to other modalities, including DBS, RF and MRgFUS. Side effects result mostly from idiosyncratic hyper-responses to radiation, which occur in up to 10% of treatments, are usually self-resolving, and are symptomatic in < 4% of patients. Future research should focus on accumulating more data on bilateral treatments, collecting long-term outcomes, refining targeting, and improving lesion consistency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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