Translational aspects of deep brain stimulation for chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
The use of deep brain stimulation (DBS) for the treatment of chronic pain was one of the first applications of this technique in functional neurosurgery. Established brain targets in the clinic include the periaqueductal (PAG)/periventricular gray matter (PVG) and sensory thalamic nuclei. More recently, the anterior cingulum (ACC) and the ventral striatum/anterior limb of the internal capsule (VS/ALIC) have been investigated for the treatment of emotional components of pain. In the clinic, most studies showed a response in 20%-70% of patients. In various applications of DBS, animal models either provided the rationale for the development of clinical trials or were utilized as a tool to study potential mechanisms of stimulation responses. Despite the complex nature of pain and the fact that animal models cannot reliably reflect the subjective nature of this condition, multiple preparations have emerged over the years. Overall, DBS was shown to produce an antinociceptive effect in rodents when delivered to targets known to induce analgesic effects in humans, suggesting a good predictive validity. Compared to the relatively high number of clinical trials in the field, however, the number of animal studies has been somewhat limited. Additional investigation using modern neuroscience techniques could unravel the mechanisms and neurocircuitry involved in the analgesic effects of DBS and help to optimize this therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».