Improvement of Non-motor Symptoms and Quality of Life After Deep Brain Stimulation for Refractory Dystonia: A 1-Year Follow-Up
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Deep brain stimulation (DBS) is a treatment option for refractory dystonia's motor symptoms, while its non-motor symptoms (NMS) have been less systematically assessed. We aimed to describe the effects of DBS on NMS in refractory generalized inherited/idiopathic dystonia prospectively. Methods: We evaluated patients before and 1 year after DBS surgery and applied the following scales: Burke–Fahn–Marsden Rating Scale (BFMRS), NMS Scale for Parkinson's Disease (NMSS-PD), Parkinson's Disease Questionnaire-8, short-form Brief Pain Inventory (BPI), Neuropathic Pain Symptom Inventory (NPSI), and short-form McGill Pain Questionnaire (MPQ). Results: Eleven patients (38.35 ± 11.30 years) underwent surgery, all with generalized dystonia. Motor BFMRS subscore was 64.36 ± 22.94 at baseline and 33.55 ± 17.44 1 year after DBS surgery (47.9% improvement, p = 0.003). NMSS-PD had a significant change 12 months after DBS, from 70.91 ± 59.07 to 37.18 ± 55.05 (47.5% improvement, p = 0.013). NMS changes were mainly driven by changes in the gastrointestinal (p = 0.041) and miscellaneous domains (p = 0.012). Seven patients reported chronic pain before DBS and four after it. BPI's severity and interference scores were 4.61 ± 2.84 and 4.12 ± 2.67, respectively, before surgery, and 2.79 ± 2.31 (0.00–6.25) and 1.12 ± 1.32 (0.00–3.00) after, reflecting a significant improvement (p = 0.043 and p = 0.028, respectively). NPSI score was 15.29 ± 13.94 before, while it was reduced to 2.29 ± 2.98 afterward (p = 0.028). MPQ's total score was 9.00 ± 3.32 before DBS, achieving 2.71 ± 2.93 after (p = 0.028). Conclusions: DBS improves NMS in generalized inherited/idiopathic dystonia, including chronic pain.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».