Impact of Stimulation Frequency on Verbal Fluency Following Bilateral Subthalamic Nucleus Deep Brain Stimulation in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The effects of stimulation frequency on verbal fluency (VF) following subthalamic nucleus deep brain stimulation (STN-DBS) in Parkinson's disease (PD) are not well understood. The present study examines the impact stimulation frequency has on VF following bilateral STN-DBS in PD. METHODS: Prospective study of 38 consecutive patients with PD with low frequency STN-DBS (LFS) (n = 10) and high frequency STN-DBS (HFS) (n = 14), and a non-operated PD control group consisting of patients with fluctuating response to dopaminergic medication (n = 14) homogeneous in age, education, disease duration, and global cognitive function. Patients were evaluated on VF tasks (letter, semantic, action verbs, alternating). A one-way analysis of variance (ANOVA) was conducted to assess distinctions between groups. Pre- and post-surgical comparisons of fluencies were performed for operated groups. A mixed ANOVA was applied to the data to evaluate the interaction between treatment (HFS vs. LFS) and time (pre- vs. post-surgery). Strategy use (clustering and switching) was evaluated. RESULTS: Semantic and letter fluency performance revealed significant differences between HFS and LFS groups. Pre- and post-surgical comparisons revealed HFS negatively affected letter, semantic, and action fluencies, but LFS had no effect on VF. No interaction effect or main effect of treatment was found. Main effect of time was significant for semantic and action fluencies indicating a decrease in postoperative fluency performance. Patients with LFS produced larger average cluster sizes than patients with HFS. CONCLUSION: LFS may be less detrimental to VF, but these findings suggest that VF decline following STN-DBS is not caused by stimulation frequency alone.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».