MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1772406966 · doi:10.1002/mds.26024

Subthalamic nucleus‐deep brain stimulation for early motor complications in Parkinson's disease—the EARLYSTIM trial: Early is not always better

2014· review· en· W1772406966 sur OpenAlexaff
Tiago Mestre, Alberto J. Espay, Connie Marras, Mark H. Eckman, Pierre Pollak, Anthony E. Lang

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western HospitalUniversity of OttawaOttawa HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep brain stimulationSubthalamic nucleusParkinson's diseaseMotor symptomsPhysical medicine and rehabilitationMedicineClinical trialMovement disordersDiseasePsychologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subthalamic nucleus deep brain stimulation (STN-DBS) has revolutionized the management of disabling motor complications in Parkinson's disease. The EARLYSTIM trial applied this treatment to patients who had been experiencing motor complications for less than three years. STN-DBS significantly improved all primary and secondary outcome measures while best medical therapy failed to provide any improvement at the two-year follow-up time point. On face value these results strongly favor the application of STN-DBS far earlier than is currently applied, when patients are just beginning to experience problems with motor complications. Here we review the application of early DBS and the EARLYSTIM trial from the perspectives of clinical issues, health economics and study design and patient expectation of benefit. We conclude that the most relevant issue is not when to operate but on whom and that early is not always better. © 2014 International Parkinson and Movement Disorder Society.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations83
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMovement DisordersMême sujetNeurological disorders and treatmentsTravaux en français237 207