Probabilistic Refinement of Focused Ultrasound Thalamotomy Targeting for Parkinson's Disease Tremor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There remains high variability in clinical outcomes when the same magnetic resonance image‐guided focused ultrasound (MRgFUS) thalamotomy target is used for both essential tremor (ET) and tremor‐dominant Parkinson's disease (TDPD). Objective Our goal is to refine the MRgFUS thalamotomy target for TDPD versus ET. Methods We retrospectively performed voxel‐wise efficacy and structural connectivity mapping using 3‐12‐month post‐procedure hand tremor scores for a multicenter cohort of 32 TDPD patients and a previously published cohort of 79 ET patients, and 24‐hour T1‐weighted post‐MRgFUS brain images. We validated our findings using Unified Parkinson's Disease Rating Scale part III scores for an independent cohort of nine TDPD patients. Results The post‐MRgFUS clinical improvements were 45.9% ± 35.9%, 55.5% ± 36%, and 46.1% ± 18.6% for ET, multicenter TDPD and validation TDPD cohorts, respectively. The TDPD and ET efficacy maps differed significantly ( p permute < 0.05), with peak TDPD improvement (87%) at x = −13.5; y = −15.0; z = 1.5, ~3.5 mm anterior and 3 mm dorsal to the ET target. Discriminative connectivity projections were to the motor and premotor regions in TDPD, and to the motor and somatosensory regions in ET. The disorder‐specific voxel‐wise efficacy map could be used to estimate outcome in TDPD patients with high accuracy ( R = 0.8; R 2 = 0.64; P < 0.0001). The model was validated using the independent cohort of nine TDPD patients ( R = 0.73; R 2 = 0.53; P = 0.025—voxel analysis). Conclusion We demonstrated that the most effective MRgFUS thalamotomy target in TDPD is in the ventral intermediate nucleus/ventralis oralis posterior border region. This finding offers new insights into the thalamic regions instrumental in tremor control, with pivotal implications for improving treatment outcomes. © 2024 The Author(s). Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».