Deep brain stimulation therapy for Parkinson’s disease using frameless stereotaxy: comparison with frame‐based surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Deep brain stimulation (DBS) surgery has been performed using frame-based stereotaxy traditionally; however, in recent years, it has also been performed using frameless stereotaxy. The purpose of this study was to compare the experience at our centre in performing DBS surgery using frameless surgery for patients with Parkinson's disease with that of using frame-based surgery. METHODS: Twenty-four patients with advanced Parkinson's disease underwent DBS surgery, 12 with frameless and 12 with frame-based stereotaxy. After identifying the subthalamus by microelectrode recording (MER), the DBS electrodes were implanted and connected to an implanted programmable generator in all patients. Programming was started 1 month after the operation and the outcome of the patients was followed up regularly for at least 12 months. RESULTS: After 1 year of follow-up, the patients who received frameless surgery showed no difference in the degree of improvement in clinical motor function compared with the patients who received frame-based surgery (P = 0.819); the average improvement was 60.9% and 56.9%, respectively, in the stimulation alone/medication-off state, as evaluated by the Unified Parkinson's Disease Rating Scale-III motor subscore. However, the frameless group had significantly shorter total MER time (P = 0.0127) and a smaller number of trajectories (P = 0.0096) than the frame-based group. CONCLUSIONS: Our data indicate that frameless DBS surgery has a similar outcome when compared with frame-based surgery; however, frameless surgery can decrease the operation time, MER time, and MER trajectory number.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».