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Enregistrement W4408245942 · doi:10.1111/ejn.70046

Local Field Potential Biomarkers of Non‐Motor Symptoms in Parkinson's Disease: Insights From the Subthalamic Nucleus in Deep Brain Stimulation

2025· review· en· W4408245942 sur OpenAlexaff
Marc‐Antoine Gobeil, Albert Guillemette, Meziane Silhadi, Laurence Charbonneau, David Bergeron, Adan‐Ulises Dominguez‐Vargas, Numa Dancause, Nicolas Jodoin, Elie Bou Assi, Florin Amzica, Sami Obaïd, Marie‐Pierre Fournier‐Gosselin

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep brain stimulationSubthalamic nucleusNeuroscienceLocal field potentialNeurocognitiveParkinson's diseasePedunculopontine nucleusMotor symptomsDiseaseBrain stimulationMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyMovement disordersStimulationCognitionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-motor symptoms can severely affect the quality of life of Parkinson's disease-afflicted patients, with the most common ones being pain, sleep impairments, and neuropsychiatric manifestations. In advanced cases, complex fluctuations of motor and non-motor symptoms can occur despite optimal medication. Research on deep brain stimulation of the subthalamic nucleus suggests that it may provide benefits for treating non-motor symptoms in addition to improving motor symptoms. With recent advancements in deep brain stimulation technology, simultaneous recording of local field potentials and delivery of therapeutic stimulation is possible. This opens new possibilities for better understanding the pathophysiology of non-motor symptoms in Parkinson's disease and for identifying potential electrophysiological biomarkers that accurately represent these symptoms. Specifically, this review aims to highlight potential local field potential biomarkers of non-motor symptoms in the subthalamic nucleus. The main findings indicate that activities in the beta frequency band are associated with nociception and sleep impairments such as insomnia and rapid eye movement sleep behavior disorders. Additionally, activities in the theta and alpha frequency bands seem to reflect neurocognitive manifestations, including depression and impulse control disorders. A better understanding of these biomarkers could improve the clinical management of non-motor symptoms in Parkinson's disease. They hold promise for adjusting deep brain stimulation parameters in open-loop settings and might eventually be applied in closed-loop deep brain stimulation systems, though their true impact remains uncertain.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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