Targeting the centromedian nucleus of the thalamus for epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Approximately one-third of the 50 million patients with epilepsy worldwide are resistant to pharmacological treatments and may require aggressive interventions, such as surgery. However, many patients do not benefit from surgery due to anatomical challenges or multifocal epileptogenic origins. Deep brain stimulation (DBS) is a promising alternative for these patients. DBS modulates neurotransmitter activity to prevent seizure propagation and has already been approved for the treatment of Parkinson’s disease and essential tremors. Although the anterior nucleus of the thalamus is the only DBS target approved for drug resistant epilepsy in Europe and Canada, the centromedian nucleus (CM) has emerged as a promising target, particularly for generalized and frontal lobe seizures. The CM is challenging to target because of its small size and complex connections, and it cannot be easily visualized using conventional imaging. This study focused on advanced methods for CM identification, including specialized magnetic resonance imaging sequences, intraoperative neurophysiological recordings, and diffusion tensor imaging tractography. These techniques are crucial for precise DBS targeting and for improving seizure control in affected patients. Our findings indicate that combining these advanced imaging and neurophysiological methods enhances the accuracy of DBS, potentially expanding its therapeutic applications in epilepsy. By optimizing CM-DBS electrode placement, these approaches can improve clinical outcomes in drug resistant epilepsy, making them vital for effective treatment strategies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».