MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2345927368 · doi:10.1017/cjn.2016.35

Eligibility Criteria for Deep Brain Stimulation in Parkinson’s Disease, Tremor, and Dystonia

2016· review· en· W2345927368 sur OpenAlexaffvenue
Renato P. Munhoz, Marina Picillo, Susan H. Fox, Verónica Bruno, Michel Panisset, Christopher R. Honey, Alfonso Fasano

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of British ColumbiaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep brain stimulationDystoniaEssential tremorMedicinePhysical medicine and rehabilitationParkinson's diseaseMovement disordersDiseasePhysical therapyNeurological disorderPsychiatryCentral nervous system diseaseSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this review, the available evidence to guide clinicians regarding eligibility for deep brain stimulation (DBS) in the main conditions in which these forms of therapy are generally indicated-Parkinson's disease (PD), tremor, and dystonia-is presented. In general, the literature shows that DBS is effective for PD, essential tremor, and idiopathic dystonia. In these cases, key points in patient selection must include the level of disability and inability to manage symptoms using the best available medical therapy. Results are, however, still not optimal when dealing with other aetiologies, such as secondary tremors and symptomatic dystonia. Also, in PD, issues such as age and neuropsychiatric profile are still debatable parameters. Overall, currently available literature is able to guide physicians on basic aspects of patient selection and indications for DBS; however, a few points are still debatable and controversial. These issues should be refined and clarified in future studies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,306 · 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.

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

Citations90
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences NeurologiquesMême sujetNeurological disorders and treatmentsTravaux en français237 207