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Deep Brain Stimulation as a Treatment for Refractory Epilepsy: Review of the Current State-of-the-Art

2017· review· en· W2761499239 sur OpenAlexaff
Malika P. Ganguli, A.R.M. Upton, Markad V. Kamath

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Effects of Medical Implants · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep brain stimulationNeurostimulationEpilepsyMedicineRefractory (planetary science)DystoniaEpilepsy surgeryPopulationStimulationNeuromodulationParkinson's diseaseNeuroscienceIntensive care medicinePhysical medicine and rehabilitationAnesthesiaDiseasePsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epilepsy affects ∼ 1% of the global population, and 33% of patients are nonresponsive to medication and must seek alternative treatment options. Alternative options such as surgery and ablation exist but are not appropriate treatment plans for some patients. Neurostimulation methods such as vagal nerve stimulation, responsive neural stimulation, and deep brain stimulation (DBS) are viable alternatives for medically refractory patients. DBS stimulation has been used in the treatment of Parkinson's disease, dystonia, and pain management. For the treatment of epilepsy, DBS has been found to be an effective treatment plan, with promising results of reduced seizure frequency and intensity. In this review, we discuss DBS surgery and equipment, mechanisms of DBS for epilepsy, and efficacy, technological specifications, and suggestions for future research. We also review a historical summary of experiments involving DBS for epilepsy. Our literature review suggests that further studies are warranted for medically refractory epilepsy using DBS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,364 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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