Reducing Hardware-Related Complications of Deep Brain Stimulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep brain stimulation (DBS) is used increasingly worldwide for the treatment of Parkinson's disease, dystonia, tremor and pain. As with any implanted system, however, DBS introduces a new series of problems related to its hardware. Infection, malfunction and lead migration or fracture may increase patient morbidity and should be considered when evaluating the risk/benefit ratio of this therapy. This work highlights several factors felt to increase DBS hardware complications. METHODS: The authors undertook a prospective analysis of their patients receiving this therapy in two Canadian centres, over a four-year period. RESULTS: One hundred and forty-four patients received 204 permanent electrode implants. The average follow-up duration was 24 months. Complications related to the DBS hardware were seen in 11 patients (7.6%). There were two lead fractures (1.4%) and nine infections (6.2%) including two erosions (1.4%). There was a significantly greater risk of infection in patients who underwent staged procedures with externalization. In patients with straight scalp incisions, the rate of infection was higher than that seen with curved incisions. CONCLUSION: Hardware complications were not common. A period of externalization of the electrodes for a stimulation trial was associated with an increased infection rate. It is also possible that a straight scalp incision instead of curvilinear incision may lead to an increase in the rate of infection. With a clear understanding of the accepted DBS device indications and their potential complications, patients may make a truly informed decision about DBS technology.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle