Adaptive Deep Brain Stimulation: From Experimental Evidence Toward Practical Implementation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Closed-loop adaptive deep brain stimulation (aDBS) can deliver individualized therapy at an unprecedented temporal precision for neurological disorders. This has the potential to lead to a breakthrough in neurotechnology, but the translation to clinical practice remains a significant challenge. Via bidirectional implantable brain-computer-interfaces that have become commercially available, aDBS can now sense and selectively modulate pathophysiological brain circuit activity. Pilot studies investigating different aDBS control strategies showed promising results, but the short experimental study designs have not yet supported individualized analyses of patient-specific factors in biomarker and therapeutic response dynamics. Notwithstanding the clear theoretical advantages of a patient-tailored approach, these new stimulation possibilities open a vast and mostly unexplored parameter space, leading to practical hurdles in the implementation and development of clinical trials. Therefore, a thorough understanding of the neurophysiological and neurotechnological aspects related to aDBS is crucial to develop evidence-based treatment regimens for clinical practice. Therapeutic success of aDBS will depend on the integrated development of strategies for feedback signal identification, artifact mitigation, signal processing, and control policy adjustment, for precise stimulation delivery tailored to individual patients. The present review introduces the reader to the neurophysiological foundation of aDBS for Parkinson's disease (PD) and other network disorders, explains currently available aDBS control policies, and highlights practical pitfalls and difficulties to be addressed in the upcoming years. Finally, it highlights the importance of interdisciplinary clinical neurotechnological research within and across DBS centers, toward an individualized patient-centered approach to invasive brain stimulation. © 2023 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle