Optimal Stimulation Sites and Connectomes for <scp>GPi</scp> and <scp>STN</scp>‐<scp>DBS</scp> in Cervical Dystonia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To map optimal stimulation targets (sweet spots) and neural networks for globus pallidus internus (GPi)- and subthalamic nucleus (STN)-deep brain stimulation (DBS) in cervical dystonia (CD), and compare their structural/functional connectivity profiles and predictive validity for clinical outcomes. METHODS: Retrospective analysis of 76 stimulation settings from 38 CD patients across four centers. Volume of tissue activated was reconstructed; connectivity-based sweet spots were identified. Structural/functional connectivity models were developed using normative connectomes and validated externally. Clinical outcomes were assessed using validated scales. RESULTS: Optimal targets localized to the posterior ventral medial GPi and dorsolateral STN. The ideal probabilistic stimulation maps of STN-DBS exhibited predictive clinical improvement. Both targets showed beneficial connections to the motor cortex, with GPi-DBS negatively connected to the occipital lobe and STN-DBS positively connected to the premotor cortex and cerebellum. Functional connectivity patterns further highlighted shared and distinct regions linked to CD symptoms. Moreover, the structural and functional connectivity models predicted postoperative improvement through internal and external validation. CONCLUSION: GPi- and STN-DBS engage distinct but overlapping networks in CD. Connectivity-based models robustly predict clinical improvement, offering tools for personalized targeting and programming. These findings clarify network mechanisms of DBS in dystonia and advance precision neuromodulation strategies.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».