对帕金森病的深脑刺激进行临床实施的基于感觉的初始编程:一项回顾性研究
Bart E K S Swinnen1, Andrea Fuentes1, Monica M Volz1
1University of California San Francisco Department of Neurology, University of California San Francisco, San Francisco, CA, USA; University of California San Francisco Weill Institute for Neurosciences, Movement Disorders and Neuromodulation Centre, University of California San Francisco, San Francisco, CA, USA.
对帕金森病 (PD) 进行基于感觉的深度大脑刺激 (DBS) 编程是可行的和有效的. 这种神经生理学引导的方法显著改善了运动症状和减少了药物需求,为传统方法提供了更快的替代方案.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 神经外科 神经外科
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 对于帕金森病 (PD) 的传统深度大脑刺激 (DBS) 编程是漫长而主观的.
- 神经生理学反为更客观和更有效的DBS编程提供了潜力.
研究的目的:
- 评估基于传感的PD初始DBS编程的可行性和性能.
- 为了比较基于传感的编程与传统的单极评价.
主要方法:
- 一项涉及15名PD患者 (25个半球) 的回顾性研究,使用可感应的神经刺激器.
- 最初的DBS编程以实时贝塔功率为指导,在本地现场潜力记录中.
主要成果:
- 基于传感的编程平均每半球42.2分钟,消除了单极审查的需要.
- 在大多数患者中确定了临床有效的接触者,包括那些有的人.
- 在手术后的一年,运动功能 (MDS-UPDRS III) 显著改善,药物需求减少.
结论:
- 基于传感的PD初始DBS编程是可行的,快速和有效的.
- 这种方法成功地在大多数患者中确定了有效的刺激接触者.
- 技术进步可能会进一步增强基于传感的DBS编程.
更多相关视频
06:32Author Spotlight: Automated Deep Brain Stimulation for Parkinson's Disease - Exploring the Possibilities and Challenges of Home Monitoring
Published on: July 14, 2023
14:14Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models
Published on: August 12, 2018
