Clinical perspectives of adaptive deep brain stimulation
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».