Deep Brain Stimulation of the Habenula: Systematic Review of the Literature and Clinical Trial Registries
Notice bibliographique
Résumé
The habenula is a small bilateral epithalamic structure that plays a key role in the regulation of the main monoaminergic systems. It is implicated in many aspects of behavior such as reward processing, motivational behavior, behavioral adaptation, and sensory integration. A role of the habenula has been indicated in the pathophysiology of a number of neuropsychiatric disorders such as depression, addiction, obsessive-compulsive disorder, and bipolar disorder. Neuromodulation of the habenula using deep brain stimulation (DBS) as potential treatment has been proposed and a first successful case of habenula DBS was reported a decade ago. To provide an overview of the current state of habenula DBS in human subjects for the treatment of neuropsychiatric disorders we conducted a systematic review of both the published literature using PUBMED and current and past registered clinical trials using ClinicalTrials.gov as well as the International Clinical Trials Registry Platform. Using PRISMA guidelines five articles and five registered clinical trials were identified. The published articles detailed the results of habenula DBS for the treatment of schizophrenia, depression, obsessive-compulsive disorder, and bipolar disorder. Four are single case studies; one reports findings in two patients and positive clinical outcome is described in five of the six patients. Of the five registered clinical trials identified, four investigate habenula DBS for the treatment of depression and one for obsessive-compulsive disorder. One trial is listed as terminated, one is recruiting, two are not yet recruiting and the status of the fifth is unknown. The planned enrollment varies between 2 to 13 subjects and four of the five are open label trials. While the published studies suggest a potential role of habenula DBS for a number of indications, future trials and studies are necessary. The outcomes of the ongoing clinical trials will provide further valuable insights. Establishing habenula DBS, however, will depend on successful randomized clinical trials to confirm application and clinical benefit of this promising intervention.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».