Pedunculopontine Nucleus Region Deep Brain Stimulation in Parkinson Disease: Surgical Anatomy and Terminology
Notice bibliographique
Résumé
Several lines of evidence over the last few years have been important in ascertaining that the pedunculopontine nucleus (PPN) region could be considered as a potential target for deep brain stimulation (DBS) to treat freezing and other problems as part of a spectrum of gait disorders in Parkinson disease and other akinetic movement disorders. Since the introduction of PPN DBS, a variety of clinical studies have been published. Most indicate improvements in freezing and falls in patients who are severely affected by these problems. The results across patients, however, have been variable, perhaps reflecting patient selection, heterogeneity in target selection and differences in surgical methodology and stimulation settings. Here we outline both the accumulated knowledge and the domains of uncertainty in surgical anatomy and terminology. Specific topics were assigned to groups of experts, and this work was accumulated and reviewed by the executive committee of the working group. Areas of disagreement were discussed and modified accordingly until a consensus could be reached. We demonstrate that both the anatomy and the functional role of the PPN region need further study. The borders of the PPN and of adjacent nuclei differ when different brainstem atlases and atlas slices are compared. It is difficult to delineate precisely the PPN pars dissipata from the nucleus cuneiformis, as these structures partially overlap. This lack of clarity contributes to the difficulty in targeting and determining the exact localization of the electrodes implanted in patients with akinetic gait disorders. Future clinical studies need to consider these issues.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».