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Enregistrement W4416376988 · doi:10.47924/neurotarget2025559

Spectral Analysis of Local Field Potentials in a Patient with Essential Tremor Treated with Deep Brain Stimulation in the Ventral Intermediate Nucleus of the Thalamus

2025· article· W4416376988 sur OpenAlexaff
Adriana Lucia López Ríos, William D. Hutchison, Juan Sebastián Saavedra Moreno, Daniel López, Luis Fernando Botero Posada, Carlos Aníbal Restrepo Bravo

Notice bibliographique

RevueNeuroTarget · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocal field potentialDeep brain stimulationThalamusEssential tremorStimulationPerceptSpectral analysisSubthalamic nucleusAlpha (finance)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Deep Brain Stimulation (DBS) of the ventral intermediate nucleus (VIM) of the thalamus is an established therapy for medically refractory essential tremor. Since 2014, 18 patients have undergone bilateral VIM DBS at our center in San Vicente Fundacion Rionegro Colombia. The recent availability of sensing devices such as the Percept RC has enabled direct analysis of local field potentials (LFPs) in vivo. We are presenting the characterization of the spectral dynamics of thalamic LFPs in our last patient with essential tremor implanted with the Percept RC system, comparing stimulation OFF and ON states across motor tasks.Method: A 72-year-old male with familial essential tremor underwent bilateral VIM DBS with a Percept RC neurostimulator. LFPs were recorded during three motor tasks: passive listening (15–45s), tapping with auditory cue (50–87s), and self-paced tapping (88–120s). Power spectral density (PSD) was computed using Welch’s method. Band-specific power was extracted for delta (0.5–4 Hz), theta (4–8 Hz), alpha (8–13 Hz), beta (13–30 Hz), and gamma (30–100 Hz) bands. Peak frequency was also identified.Results: Resultados: Results: DBS ON induced distinct spectral changes. In passive listening, peak frequency shifted from 10.01 Hz to 23.19 Hz, with reduced alpha and beta power. During tapping with cue, low-frequency bands remained dominant, with slight increases in delta and theta. In self-paced tapping, peak frequency dropped from 21.73 Hz to 3.17 Hz, with increased delta and theta power and reduced alpha and beta activity. These findings suggest DBS modulates thalamocortical rhythms differently across motor states.Discusión: The spectral analysis may reveals that DBS stimulation induces significant modulation of thalamocortical activity. In passive listening, stimulation shifts the dominant frequency toward higher beta ranges while suppressing overall band power, suggesting a state of cortical desynchronization. During motor tasks, particularly self-paced tapping, DBS appears to reduce high-frequency activity and enhance low-frequency bands, possibly reflecting altered motor planning and execution. These observations may support the role of DBS in reshaping neural oscillatory dynamics and may support future strategies for optimizing stimulation parameters in essential tremor therapy.Conclusions: The observations on this case could show the feasibility of LFP spectral analysis using Percept RC in essential tremor. DBS alters oscillatory dynamics in a task-dependent manner, supporting its role in motor circuit regulation. These insights may inform future strategies for adaptive DBS and biomarker development.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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