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Enregistrement W2128947137 · doi:10.3171/foc.2004.17.1.2

Deep brain stimulation in the treatment of dyskinesia and dystonia

2004· review· en· W2128947137 sur OpenAlexaff
Hiroki Toda, Clement Hamani, Andrés M. Lozano

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep brain stimulationDystoniaSubthalamic nucleusDyskinesiaLevodopaCervical dystoniaBasal gangliaMovement disordersNeuroscienceMedicinePhysical medicine and rehabilitationGlobus pallidusParkinsonismPallidotomyPsychologyParkinson's diseaseDiseaseCentral nervous systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep brain stimulation (DBS) has become a mainstay of treatment for patients with movement disorders. This modality is directed at modulating pathological activity within basal ganglia output structures by stimulating some of their nuclei, such as the subthalamic nucleus (STN) and the globus pallidus internus (GPi), without making permanent lesions. With the accumulation of experience, indications for the use of DBS have become clearer and the effectiveness and limitations of this form of therapy in different clinical conditions have been better appreciated. In this review the authors discuss the efficacy of DBS in the treatment of dystonia and levodopa-induced dyskinesias. The use of DBS of the STN and GPi is very effective for the treatment of movement disorders induced by levodopa. The relative benefits of using the GPi as opposed to the STN as a target are still being investigated. Bilateral GPi stimulation is gaining importance in the therapeutic armamentarium for the treatment of dystonia. The DYT1 forms of generalized dystonia and cervical dystonias respond to DBS better than secondary dystonia does. Discrimination between the diverse forms of dystonia and a better understanding of the pathophysiological features of this condition will serve as a platform for improved outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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