Deep Brain Stimulation Target Selection in Co-Morbid Essential Tremor and Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Clinical Vignette: A 64-year-old man with essential tremor (ET) and Parkinson's disease (PD) presented with medically refractory, large amplitude, debilitating rest and action tremor in his extremities. Clinical Dilemma: Ventral intermediate nucleus of the thalamus (VIM) deep brain stimulation (DBS) improves tremor in ET and PD but does not ameliorate bradykinesia and rigidity in PD. The comparative efficacy of subthalamic nucleus (STN) DBS in managing action ET tremor remains unclear. Clinical Solution: Bilateral STN was selected as the DBS target. Moderate improvement in rest tremor and mild improvement in action tremor were noted following initial programming. Gap In Knowledge: There are no head-to-head trials to guide DBS target selection in patients with both ET and PD. Current evidence is limited to a few small head-to-head trials that have demonstrated equivalent efficacy in tremor reduction in PD patients using VIM as DBS target and in ET patients using STN. Expert Commentary: Due to limited evidence, DBS treatment of complex cases, such as combined Parkinson's disease and essential tremor, remains based on expert consensus at each institution. Further multi-approach efforts, using imaging, electrophysiologic, and animal data, will be needed to answer the identified gap in knowledge. Highlights: There is limited evidence to guide deep brain target selection in patients with essential tremor and Parkinson's disease. We review existing literature and propose strategies to manage tremor in these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».