The International Deep Brain Stimulation Registry and Database for Gilles de la Tourette Syndrome: How Does It Work?
Notice bibliographique
Résumé
Tourette Syndrome (TS) is a neuropsychiatric disease characterized by a combination of motor and vocal tics. Deep brain stimulation (DBS), already widely utilized for Parkinson's disease and other movement disorders, is an emerging therapy for select and severe cases of TS that are resistant to medication and behavioral therapy. Over the last two decades, DBS has been used experimentally to manage severe TS cases. The results of case reports and small case series have been variable but in general positive. The reported interventions have, however, been variable, and there remain non-standardized selection criteria, various brain targets, differences in hardware, as well as variability in the programming parameters utilized. DBS centers perform only a handful of TS DBS cases each year, making large-scale outcomes difficult to study and to interpret. These limitations, coupled with the variable effect of surgery, and the overall small numbers of TS patients with DBS worldwide, have delayed regulatory agency approval (e.g., FDA and equivalent agencies around the world). The Tourette Association of America, in response to the worldwide need for a more organized and collaborative effort, launched an international TS DBS registry and database. The main goal of the project has been to share data, uncover best practices, improve outcomes, and to provide critical information to regulatory agencies. The international registry and database has improved the communication and collaboration among TS DBS centers worldwide. In this paper we will review some of the key operation details for the international TS DBS database and registry.
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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 | 0,033 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,007 |
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 ».