Clinical Outcome of Subthalamic Stimulation in Parkinson's Disease is Improved by Intraoperative Multiple Trajectories Microelectrode Recording
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND STUDY AIMS: The use of multiple trajectories microelectrode recording (MER) during implantation of deep brain stimulation (DBS) electrodes into the subthalamic nucleus (STN) in patients with Parkinson's disease (PD) is discussed controversially because of possible risks and unclear benefits. The aim of the study is to investigate whether MER combined with intraoperative evaluation of stimulation effects improve clinical outcome in PD patients undergoing STN DBS surgery. MATERIAL AND METHODS: Prior to final DBS electrode implantation, we performed multiple trajectories MER and intraoperative test stimulations after magnetic resonance imaging (MRI)-guided planning in 32 PD patients. In further 10 patients no MER (only intraoperative test stimulation) was used. RESULTS: We found a significantly better clinical outcome (Unified Parkinson's Disease Rating Scale [UPDRS] III) in patients undergoing MER compared with non-MER patients. In MER patients, DBS electrode placement was performed using the central trajectory in 73%. Another than the central trajectory was taken in 27% of the patients. No difference in clinical outcome between DBS electrodes implanted on the central or a decentral trajectory was observed. CONCLUSIONS: DBS surgery based on intraoperative multiple trajectories MER and test stimulation improves clinical outcome if compared with intraoperative test stimulation alone. The data suggest that DBS surgery solely based on MRI and intraoperative test stimulation without MER may lead to nonoptimal placement of DBS electrodes and consequently poorer clinical outcome.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».