P.089 Ultra-high frequency deep brain stimulation at 10,000 Hz improves motor function
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stimulation frequency has been considered a crucial determinant of efficacy in deep brain stimulation (DBS). DBS at frequencies over 250Hz is not currently employed and consensus in the field suggests that higher frequencies are not clinically effective. With the recent demonstration of clinically effective ultra-high frequency (UHF) spinal cord stimulation at 10kHz we tested whether UHF stimulation could also be clinically useful in movement disorder patients with DBS. Methods: We studied the effects of conventional (130Hz) and UHF stimulation in five patients with Parkinson’s disease (PD) with STN DBS and in one patient with essential tremor (ET) with VIM DBS. We compared the clinical benefit and adverse effects of stimulation at various amplitudes either intraoperatively or postoperatively with the electrodes externalized. Results: Motor performance improved in all six patients with UHF DBS. 10kHz stimulation at amplitudes ≥3.0mA appeared to be as effective as 130Hz in improving motor symptoms (46.2% vs 53.5% motor score reduction, p=0.110, N=90 trials). Interestingly, 10kHz stimulation resulted in fewer stimulation-induced paresthesiae and speech adverse effects than 130Hz stimulation. Conclusions: Our results indicate that DBS at 10kHz produces clinical benefits while possibly reducing stimulation-induced adverse effects in patients with movement disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».