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Enregistrement W2549101327 · doi:10.1017/cjn.2016.409

Establishing a Standard of Care for Deep Brain Stimulation Centers in Canada

2016· article· en· W2549101327 sur OpenAlexaffvenueabout
Michel Panisset, Marina Picillo, Nicolas Jodoin, Yu‐Yan Poon, Alejandro Valencia-Mizrachi, Alfonso Fasano, Renato P. Munhoz, Christopher R. Honey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity Health NetworkUniversité de MontréalHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep brain stimulationDystoniaThalamic stimulatorMovement disordersNeurosurgeryProtocol (science)PsychologyEssential tremorPhysical medicine and rehabilitationMedicinePresentation (obstetrics)Medical physicsComputer sciencePhysical therapyParkinson's diseaseNeurosciencePsychiatryDiseaseSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the "DBS Canada Day" symposium held in Toronto July 4-5, 2014, the scientific committee invited experts to share their knowledge regarding deep brain stimulation (DBS) management of movement disorders in three domains: (1) the programming algorithms, (2) the necessary team to run a neurosurgery program, and (3) the appropriate scales to better define in a more comprehensive fashion the effect of the brain surgery. Each presentation was followed by an open discussion, and this article reports on the conclusions of this meeting on these three questions. Concerning programming, the role of the pulse width and the switching off of the stimulation at night for thalamic stimulation for the control of tremor have been discussed. The algorithms proposed in the literature for programming in Parkinson's disease (PD) need validation. In dystonia, the use of monopolar vs bipolar parameters, the use of low vs high frequencies and the use of smaller versus larger pulse widths all need to be examined properly. Concerning the necessary team to run a neurosurgical program, recommendations will follow the suggestions for standardized outcome measures. Regarding the outcome measures for DBS in PD, investigations need to focus on the non-motor aspects of PD. Identifying which nonmotor symptoms respond to DBS would allow a better screening before and satisfaction postoperatively. There is an important need for more data to determine the optimal programming protocol and the standard measures that should be performed routinely by all centers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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