Low‐frequency deep brain stimulation for Parkinson's disease: Great expectation or false hope?
Notice bibliographique
Résumé
The long-term efficacy of subthalamic deep brain stimulation for Parkinson's disease is not always retained, and many patients lose the improvement achieved during the "second honeymoon" following surgery. Deep brain stimulation is a versatile tool, as stimulation parameters may undergo a fine-tuning depending on clinical needs. Among them, frequency is the parameter that leads to more complex scenarios because there is no generalizable relationship between its modulation and the overall clinical response, which also depends on the specific considered sign. High-frequency stimulation (>100 Hz) has shown to be effective in improving most parkinsonian signs, particularly the levodopa-responsive ones. However, its effect on axial signs (such as balance, gait, speech, or swallowing) may not be sustained, minimal, or even detrimental. For these reasons, several studies have explored the effectiveness of low-frequency stimulation (generally 60 or 80 Hz). Methods, results, and especially interpretations of these studies are quite variable. Although the use of low-frequency stimulation certainly opens new avenues in the field of deep brain stimulation, after having gathered all the available evidence in patients with subthalamic implants, our conclusion is that it might be clinically useful mainly when it lessens the detrimental effects of high-frequency stimulation. © 2016 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».