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Enregistrement W4320898602 · doi:10.1016/j.brs.2023.01.782

Tractography analysis of subcallosal cingulate DBS for treatment-resistant depression using normative connectome data

2023· article· en· W4320898602 sur OpenAlexaff
Ha Neul Song, Gavin J.B. Elias, Jürgen Germann, Alexandre Boutet, Andrés M. Lozano, Helen S. Mayberg, Ki Sueng Choi

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTractographyWhite matterConnectomeHuman Connectome ProjectNeurosciencePsychologyDepression (economics)MedicineMagnetic resonance imagingFunctional connectivityRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract SCC-DBS for treatment-resistant depression has demonstrated sustained response and remission rates. SCC-DBS targeting evolved from anatomy-based to connectome-based targeting, now stimulating convergence of three (forceps minor (FM), cingulum bundle (CB), and subcortical-junction (SJ)) WM pathways, with improved clinical efficacy. However, there is response variability that might be explained by differences in white matter (WM) activation pathways. We evaluated the relationship of WM activation pathways to clinical improvement in a large cohort of patients using normative-connectome data. Based on changes in HDRS-17 defined at 1 year time point (50±32%), fifty-one patients were analyzed and divided into four groups: remitters (n=14,HDRS≤7), responders (n=16,HDRS≥50%), low-responders (n=10,HDRS=30-49%), and non-responders (n=11,HDRS<30%). After registering images of postoperative to preoperative MRI and reconstructing electrode trajectories, volumes of tissue activated were estimated using Lead-DBS software. Each group's common WM activation map was generated using normative-connectome data and compared among four groups. Additionally, locations of active contacts were analyzed in MNI. We found significant but graded WM activation differences among four groups. Remitters shared full activation of the predefined three WM pathways. Responders also shared all critical pathways, but with fewer streamlines within CB and FM than remitters. Critically, low-responders show no activation of right CB, and non-responders miss activation of both right CB and FM. We also found inconsistent locations of left and right active contacts in low and non-responders. For low-responders, right active contacts were located more anterior compared to left. On the other hand, for non-responders, right contacts were located more inferiorly than left. These findings suggest that depression recovery with SCC-DBS is dependent on precision targeting of the requisite 3 bundles. Nonresponse is most influenced by the amount of CB stimulation with additional negative impact of incomplete FM stimulation. Consistent methods for tractography-guided surgical targeting are likely required for optimal SCC-DBS outcomes. Research Category and Technology and Methods Clinical Research: 1. Deep Brain Stimulation (DBS) Keywords: Deep Brain Stimulation, Subcallosal Cingulate, Treatment Resistant Depression

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,271
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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