MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968772654 · doi:10.1159/000075161

Longevity of Batteries in Internal Pulse Generators Used for Deep Brain Stimulation

2003· article· en· W1968772654 sur OpenAlexaff
Mohammed Binmahfoodh, Clement Hamani, Elspeth Sime, Andrés M. Lozano

Notice bibliographique

RevueStereotactic and Functional Neurosurgery · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésBattery (electricity)Deep brain stimulationLongevityMedicineLife spanFunctional electrical stimulationParkinson's diseaseStimulationDiseaseGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The longevity of batteries in internal pulse generators (IPGs) used clinically for deep brain stimulation is not known. We conducted a study to assess the life span of these batteries. From 1993 to 2000, 163 single-channel batteries were surgically implanted in our institution. The electrical settings utilized in patients who had battery failures were assessed and the total electrical energy delivered (TEED) was calculated and correlated with battery longevity. Fourteen IPGs had battery failure requiring replacement. The median life span of the batteries was 45 months. Batteries with high energy consumption as assessed by TEED had a reduced life span (r = -0.82, p < or = 0.001). Patients with essential tremor who required battery replacement needed higher settings to control their symptoms and therefore presented a shorter battery life when compared to patients with Parkinson's disease. In our series of patients who needed battery replacement, battery longevity varied with stimulation parameters but was longer than expected from the manufacturer's specifications.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStereotactic and Functional NeurosurgeryMême sujetNeurological disorders and treatmentsTravaux en français237 207