Deep brain stimulation in Parkinson’s disease: state of the art and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
For more than 30 years, Deep Brain Stimulation (DBS) has been a therapeutic option for Parkinson's disease (PD) treatment. However, this therapy is still underutilized mainly due to misinformation regarding risks and clinical outcomes. DBS can ameliorate several motor and non-motor symptoms, improving patients' quality of life. Furthermore, most of the improvement after DBS is long-lasting and present even in advanced PD. Adequate patient selection, precise electric leads placement, and correct DBS programming are paramount for good surgical outcomes. Nonetheless, DBS still has many limitations: axial symptoms and signs, such as speech, balance and gait, do not improve to the same extent as appendicular symptoms and can even be worsened as a direct or indirect consequence of surgery and stimulation. In addition, there are still unanswered questions regarding patient's selection, surgical planning and programming techniques, such as the role of surgicogenomics, more precise imaging-based lead placement, new brain targets, advanced programming strategies and hardware features. The net effect of these innovations should not only be to refine the beneficial effect we currently observe on selected symptoms and signs but also to improve treatment resistant facets of PD, such as axial and non-motor features. In this review, we discuss the current state of the art regarding DBS selection, implant, and programming, and explore new advances in the DBS field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».