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Enregistrement W4416377003 · doi:10.47924/neurotarget2025567

Deep Brain Stimulation Programming Based on Local Field Potentials Detection in Parkinson Disease: A Single Center Experience

2025· article· W4416377003 sur OpenAlexaff
Adriana Lucia López Ríos, William D. Hutchison, Carlos Aníbal Restrepo Bravo, Daniel López, Luis Fernando Botero Posada, Catalina Arango-Ferreira, Juan Sebastián Saavedra Moreno

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 stimulationParkinson's diseaseSingle CenterSubthalamic nucleusEssential tremorImplantStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Subthalamic nucleus DBS (STN-DBS) is an established effective therapy for refractory symptoms in Parkinson’s disease (PD). Perceptive devices that detect local field potentials (LFPs) in the vicinity of the stimulating electrodes allow identification and use of physiological biomarkers that help determining the best contact to stimulate,1 and allow chronic detection of signals for follow-up and further therapy adjustments. The investigator’s interest is to describe our center’s experience, Hospital San Vicente Fundacion Rionegro in the use of LFP-detecting devices in the programming of patients implanted with perceptive devices for STN-DBS in PD,2 the signals found in the first session and their stability over time, stimulation parameters used chronically and outcomes in terms of levodopa-equivalent daily dose (LEDDs) reduction post-operatively in the last visit.Method: Cross-sectional descriptive study involving patients with PD and STN-DBS. All patients implanted from March 2024 through June 2025 were included, LFPs were measured in the off-medication state. Variables measured included demographic, clinical (diagnosis, age at onset, disease duration, LEDDs, MDS-UPDRS-III scale) and physiological (frequency of interest FOI for sensing at first post-operative programming session, band and stimulation parameters). Data was collected on an Excel database, analyzed in JASP software 0.19.3v. Numeric variables are presented as mean (SD) and qualitative variables in absolute and relative frequencies.Results: 25 patients (50 electrodes) were included in the analysis. Mean age at implant was 63.7 (8.1) y, mean duration of disease was 10.8 (5.1) y. All patients were implanted bilaterally at the STN. 15 (60%) patients had right-sided predominant symptoms whereas 10 (40%) had left-sided predominance. Mean FOIs were 15.8 (7.7) Hz for right-STN electrodes and 17.5 (4.4) for left-STN electrodes. All electrodes in left hemispheres showed beta band activity on the off state whereas only 2 electrodes on right hemispheres showed different FOIs (7.8 Hz on a patient with left-predominant tremor and 36 Hz on a patient with left-sided biphasic dyskinesia). No significant LFP activity was found on two patients (8%). First programming was on average on day 19 (13) post-implant. Last follow-up was done 151(120) days post-operatively. Mean LEEDs reduction was 557 (369.6) mg.Discussion: From our knowledge, this is the first report on real world data of LFP-based programming in Latin America, with up to 1.3 years of follow-up. Our data align with previous works, with most patients exhibiting high beta-band activity in the STN related to the off state.3 Theta activity in the contralateral STN to refractory arm tremor was found in one patient and low gamma correlated with biphasic dyskinesia in other. Parameters remained stable and no change in contact stimulated was required. High-power beta oscillations helped in selection of contact for chronic stimulation in most patients.4Conclusions: LFP-based programming is a useful and efficient tool for chronic programming of STN-DBS in patients with PD. FOIs are usually within the low beta range but should be determined individually based on clinical features.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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
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