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Enregistrement W4283394889 · doi:10.1017/cjn.2022.215

P.124 Subnuclear contact localization within the subthalamic nucleus in deep brain stimulation for Parkinson Disease

2022· article· en· W4283394889 sur OpenAlexvenueno aff
M Abbass, G Gilmore, A Chalil, BG Santyr, AG Parrent, KW MacDougall, JC Lau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubthalamic nucleusDeep brain stimulationParkinson's diseaseMedicinePutamenGlobus pallidusNeuroscienceNuclear medicinePsychologyBasal gangliaPathologyDiseaseCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Therapeutic response from subthalamic nucleus (STN) deep brain stimulation (DBS) for Parkinson disease (PD) has been associated with proximity to an ideal target, commonly in the dorsal sensorimotor STN. Automated registration and atlas-based segmentation has allowed for contact localization within STN subnuclei. We sought to apply these methods to characterize the spatial distribution of our active contact placements. Methods: We conducted a retrospective analysis of 55 patients who underwent bilateral STN DBS for PD. Post-operative CT/MRI scans were non-linearly registered into a standard space, and DBS-electrodes were localized using Lead-DBS. 3-dimensional meshes from a segmented atlas (Ewert 2017) were utilized. Analysis was performed in MATLAB R2019b. Results: Mean active contacts were within sensorimotor STN bilaterally, located posteroinferiorly compared to reported ideal targets. Centroids fell within (left/right): sensorimotor (46%/40%), associative (22%/22%), limbic (0%/2%) and outside STN (32%/36%). Principal components analysis demonstrated most spatial variance is explained by the first component (left 65.8%, right 61.9%). Conclusions: We obtained contact locations in relation to STN subnuclei, allowing for an anatomically guided approach to our analysis. 66% of the active contacts were located within the STN, and most of the spatial variation occurred along a single dimension. Future directions include utilizing subnuclei localizations to investigate clinical outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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