176 Deep Brain Stimulation of the Anterior Cingulate Cortex
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Deep brain stimulation (DBS) has shown considerable promise for relieving nociceptive and neuropathic symptoms of refractory chronic pain. We assessed the efficacy of a new target for the affective component of pain, the anterior cingulate cortex (ACC). METHODS: 15 patients (12 males and 3 females) with neuropathic pain underwent bilateral ACC DBS. Mean age at surgery was 49 [33-58] years. Patient reported outcome measures were collected before and after surgery, using a Visual Analogue Scale (VAS), Short Form 36 quality of life survey (SF-36), McGill pain questionnaire (MPQ) and EuroQol-5D questionnaires (EQ-5D; Health state). Electrode localisation was performed by registering postoperative CT to pre-operative MR in Montreal Neurological Institute space. RESULTS: Eleven patients (73.3 %) reported relief from their pain. Early post-surgery mean pain (VAS) was improved by 39.6% [P = .041], mean SF-36 score by 7.2%, mean MPQ score by 9.7%, mean EQ-5D score by 26.7% [P = .016] and their Health State by 14.0%. CONCLUSION: Affective ACC DBS can relieve chronic neuropathic pain refractory to pharmacotherapy and restore quality of life.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 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 ».