Subthalamic Nucleus Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep brain stimulation (DBS) is currently the most effective surgical treatment for advanced Parkinson disease (PD). Even when the electrode is well positioned in the target, the optimization of clinical results depends on careful programming of electrical parameters and changes in antiparkinsonian drug dosages. OBJECTIVE: To determine whether stable outcomes from subthalamic nucleus DBS for PD can be improved by revising stimulation parameters and drug dosages through "hands-on" involvement of a neurologist expert in both movement disorders and DBS programming. METHODS: In 44 consecutive patients with PD with long-term stable response to subthalamic nucleus DBS (mean +/- SD, 3.5 +/- 1.7 years), we compared scores from the Unified Parkinson's Disease Rating Scale parts II through IV obtained immediately before and following a formal reprogramming of their stimulation. The reprogramming was performed by a neurologist expert in both PD and DBS and accompanied by further medication adjustments. The patients were subsequently followed up for as long as 14 months. RESULTS: In 24 patients (54.6%), the scores on the Unified Parkinson's Disease Rating Scale parts II and III significantly improved by 15.0% and 25.9%, respectively. Anti-PD drugs were significantly reduced (by 25.9%). No improvement was observed in 16 patients (36.4%), and the conditions of 4 patients (9.1%) worsened. CONCLUSIONS: Further improvement of parkinsonian signs can be achieved in the majority of patients even after long-term stable stimulation. Improved patient outcomes from subthalamic nucleus DBS are obtained when postoperative care is personally managed by a neurologist expert in movement disorders and DBS who is directly responsible for stimulation programming and simultaneous drug adjustments based on observed clinical responses to changing stimulation parameters.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».