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Enregistrement W4411070717 · doi:10.14802/jmd.25042

MRI-Guided Focused Ultrasound in Parkinson’s Disease and Essential Tremor: Incisionless but Invasive. A Narrative Review

2025· review· en· W4411070717 sur OpenAlexaff
Vinod Metta, Hani T. S. Benamer, Georgios Kapsas, Rukmini Mridula Kandadai, Rajesh Alugolu, Afsal Nalarakettil, Sampath Kumar N S, Rupam Borgohain, К. Ray Chaudhuri

Notice bibliographique

RevueJournal of Movement Disorders · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesKing's College LondonParkinson's Foundation
Mots-clésMedicineNarrative reviewEssential tremorParkinson's diseaseDiseaseUltrasoundRadiologyMedical physicsPhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic resonance-guided focused ultrasound (MRgFUS) is an emerging and promising technology for treating movement disorders, such as essential tremors and tremor-dominant Parkinson's disease. MRgFUS utilizes advanced ultrasound transducer emitters to condense sound waves at a precisely defined point. This technology can target various brain areas, such as the pallidothalamic tract, thalamus, and pallidum, to ameliorate some of the symptoms of Parkinson's disease and other movement disorders, such as dystonic and action-induced tremors. We review the current status of preclinical and clinical trials on the clinical use, treatment outcomes, and indications of MRgFUS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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