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Enregistrement W4404923043 · doi:10.1038/s41531-024-00843-7

MRgFUS subthalamotomy in Parkinson’s disease: an approach aimed at minimizing Lesion Volume

2024· article· en· W4404923043 sur OpenAlexaff
Marina Campins‐Romeu, Rebeca Conde-Sardón, Isabel Sastre‐Bataller, Carlos Morata‐Martínez, Mireya Losada-López, José Luís León-Guijarro, Luis Raga-Rodríguez, Julia Pérez-García, Antonio Gutiérrez-Martín, Andrés M. Lozano, Raquel Baviera‐Muñoz, Irene Martínez‐Torres

Notice bibliographique

Revuenpj Parkinson s Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkinson's diseaseMedicineDeep brain stimulationSubthalamic nucleusPhysical medicine and rehabilitationPostural instabilityResting tremorDiseaseQuality of life (healthcare)Motor symptomsPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Idiopathic Parkinson's Disease (PD) is a neurodegenerative disorder characterized by tremor, rigidity, bradykinesia, and postural instability. Magnetic Resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgFUS) of the subthalamic nucleus (STN) is gaining recognition as a minimally invasive surgical option. This study assesses the safety and efficacy of unilateral MRgFUS subthalamotomy, aiming to create the smallest effective lesion. Between June 2021 and October 2023, twelve PD patients underwent the procedure, with primary outcomes focused on safety and motor improvements after six months. Results indicated significant motor improvements, with over 50% reduction in tremor, rigidity, and bradykinesia, while balance and gait remained stable. Quality of life also improved. Side effects were generally mild and transient, though some patients experienced involuntary movements, managed through medication adjustments. Despite limitations, this technique appears to offer a promising, less-invasive alternative for managing PD symptoms with a favorable risk-benefit profile. Further research is necessary to refine the procedure and assess long-term outcomes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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