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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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,039
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 tête enseignante, 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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