Deep brain stimulation for extreme behaviors associated with autism spectrum disorder converges on a common pathway: a systematic review and connectomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Individuals with autism spectrum disorder (ASD) may display extreme behaviors such as self-injury or aggression that often become refractory to psychopharmacology or behavioral intervention. Deep brain stimulation (DBS) is a surgical alternative that modulates brain circuits that have yet to be clearly elucidated. In the current study the authors performed a connectomic analysis to identify brain circuitry engaged by DBS for extreme behaviors associated with ASD. METHODS: A systematic review was performed to identify prior reports of DBS as a treatment for extreme behaviors in patients with ASD. Individual patients' perioperative imaging was collected from corresponding authors. DBS electrode localization and volume of tissue activated modeling were performed. Volumes of tissue activated were used as seed points in high-resolution normative functional and structural imaging templates. The resulting individual functional and structural connectivity maps were pooled to identify networks and pathways that are commonly engaged by all targets. RESULTS: Nine patients with ASD who were receiving DBS for symptoms of aggression or self-injurious behavior were identified. All patients had some clinical improvement with DBS. Connectomic analysis of 8 patients (from the systematic review and unpublished clinical data) demonstrated a common anatomical area of shared circuitry within the anterior limb of the internal capsule. Functional analysis of 4 patients identified a common network of distant brain areas including the amygdala, insula, and anterior cingulate engaged by DBS. CONCLUSIONS: This study presents a comprehensive synopsis of the evidence for DBS in the treatment of extreme behaviors associated with ASD. Using network mapping, the authors identified key circuitry common to DBS targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».