Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».