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Enregistrement W2885004790 · doi:10.1002/mdc3.12658

Deep Brain Stimulation at Variable Frequency to Improve Motor Outcomes in Parkinson's Disease

2018· article· en· W2885004790 sur OpenAlexaff
Fumin Jia, Aparna Wagle Shukla, Wei Hu, Leonardo Almeida, Vanessa M. Holanda, Jianguo Zhang, Fangang Meng, Michael S. Okun, Luming Li

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaParkinsonfondenNational Natural Science Foundation of ChinaAmerican Brain FoundationDystonia CoalitionTsinghua UniversityBachmann-Strauss Dystonia and Parkinson FoundationVanderbilt UniversityNational Organization for Rare DisordersNational Parkinson FoundationUniversity of Florida FoundationParkinson AllianceNational Institutes of HealthUniversity of FloridaMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésDeep brain stimulationParkinson's diseasePhysical medicine and rehabilitationMotor symptomsMedicineGaitMovement disordersDystoniaPsychologyDiseasePhysical therapyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Deep brain stimulation (DBS) with high frequency (HFS) is a well-established therapy for Parkinson's disease (PD); however, low frequency DBS (LFS) may control axial symptoms including freezing of gait (FOG). We conducted a pilot safety and feasibility study to examine if a novel DBS paradigm of variable frequency stimulation (VFS) that combined HFS and LFS would capture a broader set of motor symptoms. METHODS: Four PD patients with bilateral STN DBS and FOG were enrolled. A UPDRS III and 10 m timed up and go (TUG) task were performed off medications-off DBS and then one hour after HFS and one hour after VFS programming. RESULTS: The UPDRS III motor score improved by additional 14% during VFS setting when compared to HFS. VFS also increased gait speed (mean change 45%) and reduced the number of freezing episodes (mean change 58%). CONCLUSIONS: VFS improves UPDRS and FOG in PD when compared to HFS.Copyright © 2018 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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