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Enregistrement W1977672801 · doi:10.2174/187152711797247795

The Surgical Management of Parkinson's Disease

2011· review· en· W1977672801 sur OpenAlexaff
Francisco A. Ponce, Andrés M. Lozano

Notice bibliographique

RevueCNS & Neurological Disorders - Drug Targets · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep brain stimulationLevodopaParkinson's diseaseMedicineDiseaseMovement disordersAdverse effectMotor symptomsDopaminergicSubthalamic nucleusPhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicineSurgeryDopamineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been renewed interest in the surgical treatment of Parkinson's disease (PD) over the past 20 years. In the 1940's to 1960's many PD patients underwent neurosurgical procedures to ablate specific brain targets to alleviate tremor and, to a lesser extent, akinesia and rigidity. With the introduction of levodopa in the 1960s, and the realization of its striking benefits, surgical treatment of movement disorders virtually disappeared. With time, limitations and adverse effects associated with drug treatment became all too apparent. With complications associated with long-term drug treatment, particularly levodopa-induced motor fluctuations and dyskinesias, limiting therapeutic effectiveness in many patients, surgery has been reexamined to address this unmet need. This has lead to the development and, now, widespread adoption of high-frequency deep brain stimulation (DBS). DBS has been shown to be a safe and effective treatment for dopaminergic motor symptoms of PD, particularly tremor, rigidity, and bradykinesia, and has resulted in important reductions in motor complications of medical therapy. While DBS provides important symptomatic benefit, it does not appear to alter the natural history of PD. Other surgical strategies, including cellular transplantation and gene therapy aiming at neural repair and restoration, are currently being examined, but these have yet to be proven useful.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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