Biomarkers of seizure response to vagus nerve stimulation: A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although vagus nerve stimulation (VNS) is a common procedure, seizure outcomes are heterogeneous, with few available means to preoperatively identify the ideal surgical candidate. Here, we perform a scoping review of the literature to identify biomarkers of VNS response in patients with drug-resistant epilepsy. Several databases (Ovid MEDLINE, Ovid Embase, BIOSIS Previews, and Web of Science) were searched for all relevant articles that reported at least one biomarker of VNS response following implantation for intractable epilepsy. Patient demographics, seizure data, and details related to biomarkers were abstracted from all studies. From the 288 records screened, 28 articles reporting on 16 putative biomarkers were identified. These were grouped into four categories: network/connectomic-based biomarkers, electrophysiological signatures, structural findings on neuroimaging, and systemic assays. Differences in brain network organization, connectivity, and electrophysiological synchronicity demonstrated the most robust ability to identify VNS responders. Structural findings on neuroimaging yielded inconsistent associations with VNS responsiveness. With regard to systemic biomarkers, heart rate variability was shown to be an independent marker of VNS response, whereas inflammatory markers were not useful. There is an unmet need to preoperatively identify candidates who are likely to benefit from VNS. Several biomarkers demonstrate promise in predicting seizure responsiveness to VNS, particularly measures of brain network connectivity. Further efforts are required to validate existing biomarkers to inform clinical decision-making.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle