Long-term Efficacy of Subthalamic Nucleus Deep Brain Stimulation in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subthalamic nucleus deep brain stimulation (STN DBS) is effective against advanced Parkinson's disease (PD), allowing dramatic improvement of Parkinsonism, in addition to a significant reduction in medication. Here we aimed to investigate the long-term effect of STN DBS in Chinese PD patients, which has not been thoroughly studied in China. METHODS: Ten PD patients were assessed before DBS and followed up 1, 3, and 5 years later using Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part III (UPDRS III), Parkinson's Disease Questionnatire-39, Parkinson's Disease Sleep Scale-Chinese Version, Mini-mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment, Hamilton Anxiety Scale and Hamilton Depression Scale. Stimulation parameters and drug dosages were recorded at each follow-up. Data were analyzed using the ANOVA for repeated measures. RESULTS: In the "off" state (off medication), DBS improved UPDRS III scores by 35.87% in 5 years, compared with preoperative baseline (P < 0.001). In the "on" state (on medication), motor scores at 5 years were similar to the results of preoperative levodopa challenge test. The quality of life is improved by 58.18% (P < 0.001) from baseline to 3 years and gradually declined afterward. Sleep, cognition, and emotion were mostly unchanged. Levodopa equivalent daily dose was reduced from 660.4 ± 210.1 mg at baseline to 310.6 ± 158.4 mg at 5 years (by 52.96%, P < 0.001). The average pulse width, frequency and amplitude at 5 years were 75.0 ± 18.21 μs, 138.5 ± 19.34 Hz, and 2.68 ± 0.43 V, respectively. CONCLUSIONS: STN DBS is an effective intervention for PD, although associated with a slightly diminished efficacy after 5 years. Compared with other studies, patients in our study required lower voltage and medication for satisfactory symptom control.
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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 | 0,003 |
| 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 ».