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Enregistrement W2773434309 · doi:10.1002/mds.27228

The changing landscape of surgery for Parkinson's Disease

2017· review· en· W2773434309 sur OpenAlexaff
Christopher S. Lozano, Joseph Tam, Andrés M. Lozano

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThalamotomyPallidotomyContext (archaeology)Parkinson's diseaseDeep brain stimulationMedicineTransplantationPsychological interventionPsychosurgerySurgeryDiseaseHistoryPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurosurgical interventions have been used to treat PD for over a century. We examined the changing landscape of surgery for PD to appraise the value of various procedures in the context of advances in our understanding and technology. We assessed the number of articles published on neurosurgical procedures for PD over time as an albeit imprecise surrogate for their usage level. We identified over 8,000 publications associated with PD surgery. Over half the publications were on DBS. The field of DBS for PD showed a rapid rise in articles, but is now in a steady state. Thalamotomy and, to a lesser extent, pallidotomy follow a biphasic publication distribution with peaks approximately 30 years apart. Articles on gene therapy and transplantation experienced initial rapid rises and significant recent declines. Procedures using novel technologies, including gamma knife and focused ultrasound, are emerging, but are yet to have significant impact as measured by publication numbers. Pallidotomy and thalamotomy are prominent examples of procedures that were popular, declined, and re-emerged and redeclined. Transplantation and gene therapy have never broken into clinical practice. DBS overtook all procedures as the dominant surgical intervention and drove widespread use of surgery for PD. Notwithstanding, the number of DBS articles appears to have plateaued. As advances continue, emerging treatments may compete with DBS in the future. © 2017 International Parkinson and Movement Disorder Society.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
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

Citations63
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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