The electric brain: approach to suboptimal DBS parameters
Notice bibliographique
Résumé
• Programming errors underlie 40% of post-DBS patient dissatisfaction cases. • Chronic stimulation correction requires tolerance-optimized protocols. • Suboptimal leads: directional steering enables gradual VTA correction. • High-TEED cases: 10–15% weekly energy reduction prevents rebound. • Misplaced leads: Structured deactivation precedes revision decisions. Deep Brain Stimulation (DBS) has revolutionized Parkinson’s disease treatment, yet post-operative challenges persist, including reversible programming errors caused by insufficient clinician training. Approximately 40 % of suboptimal outcomes referred to tertiary centers stem from correctable programming errors, highlighting the need for standardized approaches [ 1 ]. This article addresses chronic overstimulation syndrome in Subthalamic DBS(STN-DBS), where patients with sustained high-energy stimulation leads poorly tolerated rebound effects when abruptly adjusted. We present a structured, image-guided algorithm combining gradual energy titration with advanced volume of tissue activated (VTA) modeling to optimize therapeutic windows. Three characteristic scenarios are detailed: (1) suboptimal lead placement, managed via directional steering to refine stimulation focus; (2) excessive stimulation energy, addressed through decremental total electrical energy delivered (TEED) reduction; and (3) misplaced leads, requiring systematic deactivation and candidacy assessment for surgical revision. Our tolerance-optimized framework emphasizes spatial precision (leveraging imaging reconstruction) and temporal adaptation (gradual parameter adjustments), offering a paradigm shift for managing chronic DBS complications. While focused on STN-DBS, these principles may extend to other targets facing analogous challenges. The integration of advanced imaging with clinician expertise underscores the dual importance of technology and specialized training in improving DBS outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».