Imaging and neuromodulation in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Imaging plays a key role in neuromodulation for Parkinson's disease, particularly for deep brain stimulation (DBS), which is the most frequently employed neuromodulatory treatment. Its role is rapidly expanding due to improving neuroradiological techniques. RECENT FINDINGS: Imaging is crucial at each stage of DBS care: pre, intra-, and postoperative, with roles now going beyond the traditional surgical planning and lead localization. Imaging opens the door to patient selection informed by their unique preoperative features and individualized electrode placement due to the direct visualization of targets. Imaging also permits intra-operative localization of electrodes with widely accessible fluoroscopy and offers the possibility of visualizing the orientation of segmented contacts. Advanced imaging techniques have defined anatomical sweets spots and efficacious connectomes associated with best outcomes after DBS. They also offer opportunities to develop new biomarker of successful stimulation, which is critical to the future of DBS programming. SUMMARY: Imaging should be thought as a powerful tool to push the neuromodulation field towards new boundaries focusing on personalized electrode implantation and stimulation titration. This will improve patient outcomes and inform alternative neuromodulation modalities, for which the data remain limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».