Neurocircuitry of Deep Brain Stimulation for Obsessive-Compulsive Disorder as Revealed by Tractography: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Deep brain stimulation (DBS) was proposed in 1999 to treat refractory obsessive-compulsive disorder (OCD). Despite the accumulated experience over more than two decades, 30–40% of patients fail to respond to this procedure. One potential reason to explain why some patients do not improve in the postoperative period is that DBS might not have engaged structural therapeutic networks that are crucial to a favorable outcome in non-responders. This article reviews magnetic resonance imaging diffusion studies (DTI-MRI), analyzing neural networks likely modulated by DBS in OCD patients and their corresponding clinical outcome. Methods: We used a systematic review process to search for studies published from 2005 to 2020 in six electronic databases. Search terms included obsessive-compulsive disorder, deep brain stimulation, diffusion-weighted imaging, diffusion tensor imaging, diffusion tractography, tractography, connectome, diffusion analyses, and white matter. No restriction was made concerning the surgical target, DTI-MRI technique and the method of data processing. Results: Eight studies published in the last 15 years were fully assessed. Most of them used 3 Tesla DTI-MRI, and different methods of data acquisition and processing. There was no consensus on potential structures and networks underlying DBS effects. Most studies stimulated the ventral anterior limb of the internal capsule (ALIC)/nucleus accumbens. However, the contribution of different white matter pathways that run through the ALIC for the effects of DBS remains elusive. Moreover, the improvement of cognitive and affective symptoms in OCD patients probably relies on electric modulation of distinct networks. Conclusion: Though, tractography is a valuable tool to understand neural circuits, the effects of modulating different fiber tracts in OCD are still unclear. Future advances on image acquisition and data processing and a larger number of studies are still required for the understanding of the role of tractography-based targeting and to clarify the importance of different tracts for the mechanisms of DBS.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».