Early versus delayed bilateral subthalamic deep brain stimulation for parkinson's disease: A decision analysis
Notice bibliographique
Résumé
The long-term benefits of subthalamic nucleus deep brain stimulation (STN DBS) applied earlier in the disease course, before significant disability accumulates, remain to be determined. We developed a Markov state transition decision analytic model to compare effectiveness in quality-adjusted life years (QALYs) of STN DBS applied to patients with PD at an "early" ("off time" 10-20%) versus "delayed" stage ("off time" >40%). A lifelong time horizon and societal perspective were assumed. Probabilities and rates were obtained from literature review; utilities were derived using the time trade-off technique and a computer-assisted utility assessment software tool applied to a cohort of 22 STN-DBS and 21 non-STN-DBS PD patients. Uncertainty was assessed through one- and two-way sensitivity analyses and probabilistic sensitivity analysis using second-order Monte Carlo simulations. Early STN DBS was preferred with a quality-adjusted life expectancy of 22.3 QALYs, a gain of 2.5 QALYs over those with delayed surgery (19.8 QALYs). Early STN DBS was preferred in 69% of 5,000 Monte Carlo simulations. Early surgery was robustly favored through most sensitivity analyses. Delayed STN DBS afforded greater QALYs when using utility estimates exclusively from non-STN-DBS patients and, for the entire group, if the rate of motor progression were to exceed 25% per year. Although decision modeling requires assumptions and simplifications, our exploratory analysis suggests that STN DBS performed in early PD may convey greater quality-adjusted life expectancy when compared to a delayed procedure. These findings support further evaluation of early STN DBS in a controlled clinical trial.
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 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 ».