P.198 Outcomes and connectivity changes in treatment-resistant OCD after MR-guided focused ultrasound capsulotomy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Treatment-resistant obsessive compulsive disorder (trOCD) is a condition characterized by intrusive thoughts (obsessions) and uncontrollable behaviours (compulsions) unresponsive to conventional therapies. Lesioning both anterior limbs of the internal capsule is effective in ablating the circuitry underlying trOCD pathophysiology. The newest capsulotomy method is MR-guided focused ultrasound (MRgFUS). Here we measured neural networks changes of trOCD patients after MRgFUS capsulotomy using resting state functional MRI (rs-fMRI). Methods: Yale-Brown Obsessive-Compulsive Scale (YBOCS) scores and rs-fMRI data were collected in 6 trOCD patients preoperatively, postoperatively at 3-months and 1-year, along with rs-fMRI from 6 age and sex-matched controls. Independent component analysis, dual regression using the FMRIB software library, and node-node approaches were used with the CONN Toolbox. We also performed a systematic review of existing studies about trOCD resting state networks. Results: TrOCD patients demonstrated significant improvement 1-year postoperatively (mean YBOCS reduction of 41 ± 7%). Dual regression analysis 3-months postoperatively showed significantly greater sensorimotor network signal in controls compared to trOCD groups. Node-node analysis in trOCD found connectivity changed in networks associated with the cortico-striato-thalamo-cortico loop, particularly the salience and limbic networks at 1-year postoperatively. Conclusions: TrOCD patients who underwent MRgFUS capsulotomy demonstrated differences in sensorimotor and cortico-striatal connectivity and significant clinical improvement postoperatively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».