Clinical perspectives of adaptive deep brain stimulation
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
BACKGROUND: The application of stimulators implanted directly over deep brain structures (i.e., deep brain stimulation, DBS) was developed in the late 1980s and has since become a mainstream option to treat several neurological conditions. Conventional DBS involves the continuous stimulation of the target structure, which is an approach that cannot adapt to patients' changing symptoms or functional status in real-time. At the beginning of 2000, a more sophisticated form of stimulation was conceived to overcome these limitations. Adaptive deep brain stimulation (aDBS) employs on-demand, contingency-based stimulation to stimulate only when needed. So far, aDBS has been tested in several pathological conditions in animal and human models. OBJECTIVE: To review the current findings obtained from application of aDBS to animal and human models that highlights effects on motor, cognitive and psychiatric behaviors. FINDINGS: while aDBS has shown promising results in the treatment of Parkinson's disease and essential tremor, the possibility of its use in less common DBS indications, such as cognitive and psychiatric disorders (Alzheimer's disease, obsessive-compulsive disorder, post-traumatic stress disorder) is still challenging. CONCLUSIONS: While aDBS seems to be effective to treat movement disorders (Parkinson's disease and essential tremor), its role in cognitive and psychiatric disorders is to be determined, although neurophysiological assumptions are promising.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle