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Enregistrement W2920953627 · doi:10.1155/2019/8180123

Analysis of Contact Position for Subthalamic Nucleus Deep Brain Stimulation-Induced Hyperhidrosis

2019· article· en· W2920953627 sur OpenAlexaboutno aff
Chunhui Yang, Yiqing Qiu, Xi Wu, Jiali Wang, Yina Wu, Xiaowu Hu

Notice bibliographique

RevueParkinson s Disease · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTechnische Universität Berlin
Mots-clésMedicineSubthalamic nucleusDeep brain stimulationHyperhidrosisStimulationNeuroscienceParkinson's diseaseAnesthesiaPathologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives . To analyze the hyperhidrosis neural network structure induced by subthalamic nucleus (STN) - deep brain stimulation (DBS). Materials and Methods . Patients with Parkinson’s disease treated with STN-DBS in Changhai Hospital between July 1, 2015, and December 1, 2016, were analyzed retrospectively. Using records of side effects of the intraoperative macrostimulation test, patients with skin sweats were selected as the sweating group. Based on the number of cases in the sweating group, the same number of patients was randomly selected from other STN-DBS patients without sweating to form the control group. The study standardized electrode position with Lead-DBS software to Montreal Neurological Institute (MNI) standard stereotactic space to compare the differences in three-dimensional coordinates of activated contacts between groups. Results . Of 355 patients, 11 patients had sweats during intraoperative macrostimulation tests. There was no significant difference in the preoperative baseline information and the postoperative UPDRS-III improvement rate (Med-off, IPG-on) between groups. Contacts inducing sweat were more medial ( X -axis) (11.02 ± 0.69 mm vs 11.98 ± 0.84 mm, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.00057</mml:mn></mml:mrow></mml:math>) and more upward ( Z -axis) (−7.15 ± 1.06 mm VS −7.98 ± 1.21 mm, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.032</mml:mn></mml:mrow></mml:math>) than those of the control group. The straight-line distance between the center of the sweat contact and the nearest voxel of the red nucleus was closer than that of the control group (2.72 ± 0.65 mm VS 3.76 ± 0.85 mm, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.00012</mml:mn></mml:mrow></mml:math>). Conclusions . STN-DBS-induced sweat indicated that the contact was at superior medial of STN.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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