Precision targeting in the globus pallidus interna: insights from the multicenter, prospective, blinded VA/NINDS CSP 468 study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Deep brain stimulation (DBS) targeting the globus pallidus interna (GPi) has been shown to significantly improve motor symptoms for the treatment of medication-refractory Parkinson's disease. Yet, heterogeneity in clinical outcomes persists, possibly due to suboptimal target identification within the GPi. By leveraging robust sampling of the GPi and 6-month postsurgical outcomes, this study aims to determine optimal symptom-specific GPi DBS targets. METHODS: In this study, the authors analyzed the anatomical lead location and 6-month postsurgical, double-blinded outcome measures of 86 patients who underwent bilateral GPi DBS. These patients were selected from the multicenter Veterans Affairs (VA)/National Institutes of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) Cooperative Studies Program (CSP) 468 study to identify the optimal target zones ("sweet spots") for the control of overall motor (United Parkinson's Disease Rating Scale [UPDRS]-III), axial, tremor, rigidity, and bradykinesia symptoms. Lead coordinates were normalized to Montreal Neurological Institute space and the optimal target zones were identified and validated using a leave-one-patient-out approach. RESULTS: The authors' findings revealed statistically significant optimal target zones for UPDRS-III (R = 0.37, p < 0.001), axial (R = 0.22, p = 0.042), rigidity (R = 0.20, p = 0.021), and bradykinesia (R = 0.23, p = 0.004) symptoms. These zones were localized within the primary motor and premotor subdivisions of the GPi. Interestingly, these zones extended beyond the GPi lateral border into the GPi-globus pallidus externa (GPe) lamina and into the GPe, but they did not reach the GPi ventral border, challenging traditional surgical approaches based on pallidotomies. CONCLUSIONS: Drawing upon a robust dataset, this research effectively delineates specific optimal target zones for not only overall motor improvement but also symptom subscores. These insights hold the potential to enhance the precision of targeting in subsequent bilateral GPi DBS surgical procedures.
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 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 | 0,013 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».