Deep Brain Stimulation in Clinical Practice and in Animal Models
Notice bibliographique
Résumé
Deep brain stimulation (DBS) has dramatically changed the landscape of neurosurgery. Overall, the technique consists of the delivery of current into the brain parenchyma through implanted electrodes (Figure 1). It is estimated that 60,000 patients worldwide have received DBS, with the rate of accrual currently approaching 8,000 to 10,000 new patients a year. Although electrical stimulation has been used for more than 50 years to treat psychiatric disorders and pain, the technique as conducted today reemerged some 25 years ago, in the field of movement disorders. The striking clinical effects of DBS in these conditions and the similarities in outcome between stimulation and lesions soon prompted the investigation of the technique for various diseases previously treated by functional neurosurgeons. Equally important for the development of the therapy were imaging and electrophysiological studies. Because DBS modulates local neuronal activity and influences regions at a distance from the stimulated site, dysfunctional anatomic circuits and structures have been regarded as potential targets. Animal research has provided the rationale for the use of DBS in some applications of the therapy, although most experimental studies have been conducted to explore potential mechanisms for the effects of stimulation. Clinical Pharmacology & Therapeutics (2010) 88 4, 559–562. doi:10.1038/clpt.2010.133
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».