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Enregistrement W4409179108 · doi:10.1080/17434440.2025.2489493

Focused ultrasound: focused on tremor

2025· review· en· W4409179108 sur OpenAlexaff
Benjamin Davidson, Andrés M. Lozano

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Medical Devices · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUltrasoundPhysical medicine and rehabilitationRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Magnetic resonance-guided focused ultrasound (MRgFUS) has emerged as a leading noninvasive therapy for tremor, offering a precise, lesion-based alternative to deep brain stimulation (DBS) and traditional lesioning techniques. By using phased ultrasound arrays to focus energy at intracranial targets, MRgFUS allows for real-time visualization and monitoring, improving safety and efficacy. Initially developed for essential tremor (ET), MRgFUS-VIM-thalamotomy has gained widespread acceptance and is now a first-line option for tremor-dominant Parkinson's disease (TDPD) and other tremor syndromes. AREAS COVERED: This review discusses the fundamental physics of focused ultrasound, key anatomical targets, and the clinical application of MRgFUS thalamotomy, pallidotomy, and subthalamotomy. Skull density ratio (SDR) and energy efficiency are highlighted as crucial factors affecting treatment outcomes. The evolution of MRgFUS as a bilateral treatment, along with the exploration of novel targets such as the pallidothalamic tract, is examined. Additionally, we discuss advancements in FUS neuromodulation, which could complement lesioning by providing temporary or reversible symptom relief. EXPERT OPINION: MRgFUS is poised to further revolutionize tremor treatment with frameless technology, staged bilateral procedures, and the integration of neuromodulation. Future developments may allow for precise, adaptive therapies that enhance both efficacy and patient experience.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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