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Record W4415526553 · doi:10.47924/neurotarget2025484

El Comité de Consenso sobre la Adecuación en Neuroestimulacion (NACC)®: Recomendaciones para la Mitigación de Complicaciones en Neuroestimulacion

2025· article· W4415526553 on OpenAlexaff
Timothy R. Deer, Marc Russo, Dawood Sayed, Jason E. Pope, Jay S. Grider, Jonathan M. Hagedorn, Steven Falowski, Adnan Al‐Kaisy, Konstantin V. Slavin, Sean Li, Lawrence Poree, Sam Eldabe, Kaare Meier, Tim J. Lamer, Julie G. Pilitsis, José De Andrés, Christophe Perruchoud, Alexios G. Carayannopoulos, Susan M. Moeschler, Amir Hadanny, Eric Lee, Vishal Varshney, Mehul J. Desai, Peter A. Pahapill, John W. Osborn, Stana Bojanić, Ajay Antony, Fabián Piedimonte, Salim M. Hayek, Robert M. Levy

Bibliographic record

VenueNeuroTarget · 2025
Typearticle
Language
FieldMedicine
TopicPain Management and Treatment
Canadian institutionsSt. Paul's Hospital
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Best evidenceCost cutting

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción: La Sociedad Internacional de Neuromodulación convocó a un grupo de médicos de múltiples especialidades según su experiencia y la representación internacional para establecer directrices basadas en evidencia sobre la mitigación de las complicaciones de la neuromodulación. Este proyecto del Comité de Consenso sobre la Adecuación en la Neuroestimulación (NACC)® tiene la intención de actualizar las directrices basadas en evidencia y ofrecer opiniones de expertos que mejoren la eficacia y la seguridad.Materiales y Métodos: Los autores fueron elegidos en base a su experiencia clínica, familiaridad con la literatura revisada por pares, productividad en investigación y contribuciones a la literatura de neuromodulación. Los líderes de sección supervisaron búsquedas de literatura en MEDLINE, BioMed Central, Current Contents Connect, Embase, International Pharmaceutical Abstracts, Web of Science, Google Scholar y PubMed desde 2017 (cuando NACC publicó por última vez directrices) hasta octubre de 2023. Los estudios identificados fueron clasificados utilizando los criterios del Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de los Estados Unidos para evidencia y certeza de beneficio neto. Las recomendaciones se basan en la solidez de la evidencia o consenso cuando la evidencia era escasa.Resultados: El NACC examinó la literatura publicada y estableció recomendaciones basadas en evidencia y consenso para guiar las mejores prácticas. Se proporcionará orientación adicional a medida que se desarrolle nueva evidencia en futuras versiones de este proceso.Conclusiones: El NACC recomienda las mejores practicas relativas a la mitigación de complicaciones asociadas con la neuroestimulación para mejorar la seguridad y eficacia. Las recomendaciones basadas en la evidencia y el consenso deberían ser usadas como guía para asistir a la toma de decisiones, cuando sea apropiado clínicamente.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Editorial · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.082

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.039
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0020.002
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.309 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEditorial

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2025
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