Nous présentons les modèles N-grammes qui constituent l'une des approches basiques du traitement automatique du langage naturel (TLN ou NLP en anglais). Leur compréhension permet de mieux aborder les méthodes plus performantes, notamment celles qui utilisent les architectures de réseaux de neurones. Seront détaillés ici les fondements mathématiques, les techniques pratiques à travers des exemples illustratifs ainsi que des implémentations informatiques de ces méthodes.
YOUTUBE : https://youtube.com/playlist?list=PLzjg2z2kYUrh_RIcPUN2J7UyFBvZu2z_L
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
La formation est destinée aux personnes possédant des bases (~BAC+2) en statistiques et programmation (j'utilise R).
Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
Slides de présentation de la thèse du doctoratZyad Elkhadir
Développement de nouvelles variantes d’algorithmes d’extraction des caractéristiques basées sur PCA/LDA pour la détection des intrusions dans un réseau TCP/IP.
Vous êtes responsable MOA ou MOE et vous vous interrogez sur les possibilités du Machine Learning ?
Vous avez déjà rapidement entendu parler de classification supervisée, de prédiction, de recommandation … mais vous n’en comprenez pas réellement les tenants et les aboutissants ?
Cette présentation est faite pour vous!
Vous trouverez :
- une définition concise
- les grands principes du ML
- les problématiques auxquelles répond le ML
- les étapes à suivre
- les prémices d’un projet
- les indicateurs à prendre en compte lors du choix de l’algorithme à utiliser
Aujourd’hui, tous les métiers sont concernés par le Machine Learning, alors n’ayez pas peur de vous lancer! C’est à vous!
Si vous avez des questions, les commentaires sont les bienvenus.
Reinforcement Learning - Apprentissage par renforcement
Introduction au RL et au MDP (Processus de décision markovien) et au algorithmes Q-Learning et TD-Learning
Nous présentons les modèles N-grammes qui constituent l'une des approches basiques du traitement automatique du langage naturel (TLN ou NLP en anglais). Leur compréhension permet de mieux aborder les méthodes plus performantes, notamment celles qui utilisent les architectures de réseaux de neurones. Seront détaillés ici les fondements mathématiques, les techniques pratiques à travers des exemples illustratifs ainsi que des implémentations informatiques de ces méthodes.
YOUTUBE : https://youtube.com/playlist?list=PLzjg2z2kYUrh_RIcPUN2J7UyFBvZu2z_L
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
La formation est destinée aux personnes possédant des bases (~BAC+2) en statistiques et programmation (j'utilise R).
Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
Slides de présentation de la thèse du doctoratZyad Elkhadir
Développement de nouvelles variantes d’algorithmes d’extraction des caractéristiques basées sur PCA/LDA pour la détection des intrusions dans un réseau TCP/IP.
Vous êtes responsable MOA ou MOE et vous vous interrogez sur les possibilités du Machine Learning ?
Vous avez déjà rapidement entendu parler de classification supervisée, de prédiction, de recommandation … mais vous n’en comprenez pas réellement les tenants et les aboutissants ?
Cette présentation est faite pour vous!
Vous trouverez :
- une définition concise
- les grands principes du ML
- les problématiques auxquelles répond le ML
- les étapes à suivre
- les prémices d’un projet
- les indicateurs à prendre en compte lors du choix de l’algorithme à utiliser
Aujourd’hui, tous les métiers sont concernés par le Machine Learning, alors n’ayez pas peur de vous lancer! C’est à vous!
Si vous avez des questions, les commentaires sont les bienvenus.
Reinforcement Learning - Apprentissage par renforcement
Introduction au RL et au MDP (Processus de décision markovien) et au algorithmes Q-Learning et TD-Learning
Cutting edge hyperparameter tuning made simple with ray tuneXiaoweiJiang7
This document provides an overview of hyperparameter tuning with Ray Tune. It discusses the importance of hyperparameters and challenges of tuning them. Ray Tune offers various hyperparameter tuning algorithms like grid search, Bayesian optimization, early stopping, and HyperBand that can be run in parallel using Ray. It provides APIs to integrate with machine learning libraries and allows distributed hyperparameter tuning on laptops or clusters with the same code. A demo of tune-sklearn, which provides a drop-in replacement for sklearn's GridSearchCV, is also mentioned.
In this tutorial we will present Koalas, a new open source project that we announced at the Spark + AI Summit in April. Koalas is an open-source Python package that implements the pandas API on top of Apache Spark, to make the pandas API scalable to big data. Using Koalas, data scientists can make the transition from a single machine to a distributed environment without needing to learn a new framework.
We will demonstrate Koalas’ new functionalities since its initial release, discuss its roadmaps, and how we think Koalas could become the standard API for large scale data science.
What you will learn:
How to get started with Koalas
Easy transition from Pandas to Koalas on Apache Spark
Similarities between Pandas and Koalas APIs for DataFrame transformation and feature engineering
Single machine Pandas vs distributed environment of Koalas
Prerequisites:
A fully-charged laptop (8-16GB memory) with Chrome or Firefox
Python 3 and pip pre-installed
pip install koalas from PyPI
Pre-register for Databricks Community Edition
Read koalas docs
Arm v8 instruction overview android 64 bit briefingMerck Hung
The document provides an overview of ARM64 and 64-bit Android. It discusses the benefits and drawbacks of 64-bit, the 64-bit Android ecosystem including CPUs, compilers, file formats, and runtime. It also outlines the ARM64 instruction set including registers, calling convention, and memory operations. Finally, it reviews the current state of 64-bit Android with 64-bit kernels, compilers, and emulators ready but 64-bit apps and infrastructure software still in development.
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
La formation est destinée aux personnes possédant des bases (~BAC+2) en statistiques et programmation (j'utilise R).
Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
Un réseau de neurones récurrent (RNN, recurrent neural network) est un type de réseau de neurones artificiels principalement utilisé dans la reconnaissance automatique de la parole, dans l'écriture manuscrite et dans le traitement automatique du langage naturel, en particulier dans la traduction automatique.
Les RNN sont conçus de manière à reconnaître les caractéristiques séquentielles et pour prédire le scénario suivant le plus probable.
Les réseaux LSTM (Long Short Term Memory ou mémoire à long terme et à court terme ) sont un type spécial de RNN, capable d'apprendre les dépendances à long terme. Ils ont été introduits par Hochreiter et Schmidhuber en 1997, et ont été par la suite affinés et popularisés à travers plusieurs travaux. Ils fonctionnent extrêmement bien sur une grande variété de problèmes et sont maintenant largement utilisés.
Lien pour la version vidéo :
https://youtube.com/playlist?list=PLzjg2z2kYUrjcL_UhvQawGGB85UA9rtNO
Learning to Rank (LTR) presentation at RELX Search Summit 2018. Contains information about history of LTR, taxonomy of LTR algorithms, popular algorithms, and case studies of applying LTR using the TMDB dataset using Solr, Elasticsearch and without index support.
CNES - CCT SIL - Traitement et Manipulation de la donnée à l‘aide des technologies Big Data
Présentation du 30 Juin 2017
Les CCT sont des espaces d'échanges techniques mis en place par le CNES il y a 20 ans, dans le but de réunir différents acteurs industriels et public pour s'enrichir mutuellement.
An in-depth presentation on the WAND top-k retrieval algorithm for efficiently finding the top-k relevant documents for a given query from the inverted index. Compares performance of WAND with naive solutions.
Machine Learning et Intelligence Artificielle : quelles applications pour le marketing digital ?
Deep Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (AI) sont au cœur des stratégies des géants du net : reconnaissance de textes, de voix, de visages, de sentiments, quelles possibilités d’applications au marketing digital ? Comment commencer ? Avec quels outils et quelles compétences ?
Google, Facebook, Apple et autres Microsoft se livrent une bataille de Titan sur le terrain de l’Intelligence Artificielle, que ce soit pour conduire des voitures autonomes, identifier les utilisateurs à partir de leur visage, traduire en temps réel des conversations téléphoniques, conseiller le bon produit, mimer le comportement du parfait assistant…
Cette débauche de moyens en recherche et développement génère la diffusion en Open Source des sources de nombreux algorithmes ou le foisonnement de fonctions et d’API de ML et d’AI « as a service ». Avec des efforts minimes, tout-un-chacun peut aujourd’hui accéder simplement et pour un coût modique à des fonctionnalités puissantes pour reconnaître un visage, une voix, les sentiments à partir d’un texte, ou pour anticiper des ruptures dans des comportements… En outre, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitements considérables qui permettent d’appliquer ces algorithmes de ML sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Ce séminaire prospectif vise à démystifier le Deep Machine Learning, à en dessiner les premières applications potentielles pour le Marketing Digital et à en préciser les modalités de mise en œuvre ainsi que les impacts et les risques à identifier.
The document provides an overview of MapReduce, including:
1) MapReduce is a programming model and implementation that allows for large-scale data processing across clusters of computers. It handles parallelization, distribution, and reliability.
2) The programming model involves mapping input data to intermediate key-value pairs and then reducing by key to output results.
3) Example uses of MapReduce include word counting and distributed searching of text.
Topic modeling is a technique for discovering hidden semantic patterns in large document collections. It represents documents as probability distributions over latent topics, where each topic is characterized by a distribution over words. Two common probabilistic topic models are latent Dirichlet allocation (LDA) and probabilistic latent semantic analysis (pLSA). LDA assumes each document exhibits multiple topics in different proportions, with topics modeled as distributions over words. Topic modeling provides dimensionality reduction and can be applied to problems like text classification, collaborative filtering, and computer vision tasks like image classification.
Desenvolvendo Aplicações baseadas em Big Data com PySparkVinícius Barros
Este documento fornece uma introdução ao processamento de Big Data com PySpark. Resume os principais conceitos como MapReduce, Apache Spark, Resilient Distributed Dataset (RDD), e demonstra exemplos práticos de transformações e ações com RDD usando PySpark.
The document discusses Resilient Distributed Datasets (RDDs) in Spark. It explains that RDDs hold references to partition objects containing subsets of data across a cluster. When a transformation like map is applied to an RDD, a new RDD is created to store the operation and maintain a dependency on the original RDD. This allows chained transformations to be lazily executed together in jobs scheduled by Spark.
This document provides an overview of natural language processing (NLP) for text categorization and classification. It discusses supervised and unsupervised learning problems and classification algorithms like Naive Bayes and support vector machines (SVM). Specific applications mentioned include email classification, spam filtering, and document organization. The document compares Naive Bayes and SVM, noting that Naive Bayes is easier and faster while SVM is more difficult but can handle binary classification problems.
Un réseau de neurones artificiels ou Neural Network est un système informatique s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain pour apprendre. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technologie d’intelligence artificielle de la famille du Deep Learning.
CHU FORT DE FRANCE NEUROCHIRURGIE Poster prothèse cervicale discocervNorbert Manzo
CHU FORT DE FRANCE NEUROCHIRURGIE
Dr MANZO NORBERT CHEF DE SERVICE NEUROCHIRURGIEN
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Cutting edge hyperparameter tuning made simple with ray tuneXiaoweiJiang7
This document provides an overview of hyperparameter tuning with Ray Tune. It discusses the importance of hyperparameters and challenges of tuning them. Ray Tune offers various hyperparameter tuning algorithms like grid search, Bayesian optimization, early stopping, and HyperBand that can be run in parallel using Ray. It provides APIs to integrate with machine learning libraries and allows distributed hyperparameter tuning on laptops or clusters with the same code. A demo of tune-sklearn, which provides a drop-in replacement for sklearn's GridSearchCV, is also mentioned.
In this tutorial we will present Koalas, a new open source project that we announced at the Spark + AI Summit in April. Koalas is an open-source Python package that implements the pandas API on top of Apache Spark, to make the pandas API scalable to big data. Using Koalas, data scientists can make the transition from a single machine to a distributed environment without needing to learn a new framework.
We will demonstrate Koalas’ new functionalities since its initial release, discuss its roadmaps, and how we think Koalas could become the standard API for large scale data science.
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Easy transition from Pandas to Koalas on Apache Spark
Similarities between Pandas and Koalas APIs for DataFrame transformation and feature engineering
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Arm v8 instruction overview android 64 bit briefingMerck Hung
The document provides an overview of ARM64 and 64-bit Android. It discusses the benefits and drawbacks of 64-bit, the 64-bit Android ecosystem including CPUs, compilers, file formats, and runtime. It also outlines the ARM64 instruction set including registers, calling convention, and memory operations. Finally, it reviews the current state of 64-bit Android with 64-bit kernels, compilers, and emulators ready but 64-bit apps and infrastructure software still in development.
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
La formation est destinée aux personnes possédant des bases (~BAC+2) en statistiques et programmation (j'utilise R).
Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
Un réseau de neurones récurrent (RNN, recurrent neural network) est un type de réseau de neurones artificiels principalement utilisé dans la reconnaissance automatique de la parole, dans l'écriture manuscrite et dans le traitement automatique du langage naturel, en particulier dans la traduction automatique.
Les RNN sont conçus de manière à reconnaître les caractéristiques séquentielles et pour prédire le scénario suivant le plus probable.
Les réseaux LSTM (Long Short Term Memory ou mémoire à long terme et à court terme ) sont un type spécial de RNN, capable d'apprendre les dépendances à long terme. Ils ont été introduits par Hochreiter et Schmidhuber en 1997, et ont été par la suite affinés et popularisés à travers plusieurs travaux. Ils fonctionnent extrêmement bien sur une grande variété de problèmes et sont maintenant largement utilisés.
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CNES - CCT SIL - Traitement et Manipulation de la donnée à l‘aide des technologies Big Data
Présentation du 30 Juin 2017
Les CCT sont des espaces d'échanges techniques mis en place par le CNES il y a 20 ans, dans le but de réunir différents acteurs industriels et public pour s'enrichir mutuellement.
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Machine Learning et Intelligence Artificielle : quelles applications pour le marketing digital ?
Deep Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (AI) sont au cœur des stratégies des géants du net : reconnaissance de textes, de voix, de visages, de sentiments, quelles possibilités d’applications au marketing digital ? Comment commencer ? Avec quels outils et quelles compétences ?
Google, Facebook, Apple et autres Microsoft se livrent une bataille de Titan sur le terrain de l’Intelligence Artificielle, que ce soit pour conduire des voitures autonomes, identifier les utilisateurs à partir de leur visage, traduire en temps réel des conversations téléphoniques, conseiller le bon produit, mimer le comportement du parfait assistant…
Cette débauche de moyens en recherche et développement génère la diffusion en Open Source des sources de nombreux algorithmes ou le foisonnement de fonctions et d’API de ML et d’AI « as a service ». Avec des efforts minimes, tout-un-chacun peut aujourd’hui accéder simplement et pour un coût modique à des fonctionnalités puissantes pour reconnaître un visage, une voix, les sentiments à partir d’un texte, ou pour anticiper des ruptures dans des comportements… En outre, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitements considérables qui permettent d’appliquer ces algorithmes de ML sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Ce séminaire prospectif vise à démystifier le Deep Machine Learning, à en dessiner les premières applications potentielles pour le Marketing Digital et à en préciser les modalités de mise en œuvre ainsi que les impacts et les risques à identifier.
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1) MapReduce is a programming model and implementation that allows for large-scale data processing across clusters of computers. It handles parallelization, distribution, and reliability.
2) The programming model involves mapping input data to intermediate key-value pairs and then reducing by key to output results.
3) Example uses of MapReduce include word counting and distributed searching of text.
Topic modeling is a technique for discovering hidden semantic patterns in large document collections. It represents documents as probability distributions over latent topics, where each topic is characterized by a distribution over words. Two common probabilistic topic models are latent Dirichlet allocation (LDA) and probabilistic latent semantic analysis (pLSA). LDA assumes each document exhibits multiple topics in different proportions, with topics modeled as distributions over words. Topic modeling provides dimensionality reduction and can be applied to problems like text classification, collaborative filtering, and computer vision tasks like image classification.
Desenvolvendo Aplicações baseadas em Big Data com PySparkVinícius Barros
Este documento fornece uma introdução ao processamento de Big Data com PySpark. Resume os principais conceitos como MapReduce, Apache Spark, Resilient Distributed Dataset (RDD), e demonstra exemplos práticos de transformações e ações com RDD usando PySpark.
The document discusses Resilient Distributed Datasets (RDDs) in Spark. It explains that RDDs hold references to partition objects containing subsets of data across a cluster. When a transformation like map is applied to an RDD, a new RDD is created to store the operation and maintain a dependency on the original RDD. This allows chained transformations to be lazily executed together in jobs scheduled by Spark.
This document provides an overview of natural language processing (NLP) for text categorization and classification. It discusses supervised and unsupervised learning problems and classification algorithms like Naive Bayes and support vector machines (SVM). Specific applications mentioned include email classification, spam filtering, and document organization. The document compares Naive Bayes and SVM, noting that Naive Bayes is easier and faster while SVM is more difficult but can handle binary classification problems.
Un réseau de neurones artificiels ou Neural Network est un système informatique s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain pour apprendre. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technologie d’intelligence artificielle de la famille du Deep Learning.
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Spinal Nurse Course Depuy Synthes Belgium
Anatomie chirurgical du cou en neurochirurgie
Rappel anatomique et étiologies des complications en chirurgie de la colonne cervicale par abord antérieur et abord postérieur.
Cours destiné au personnel de salle d'opération
Este documento presenta el Sistema de Información Regional para la Toma de Decisiones (SIRTOD), el cual integra información estadística de fuentes nacionales a nivel subnacional. El SIRTOD contiene indicadores demográficos, sociales, económicos y ambientales a nivel departamental, provincial y distrital, con el objetivo de apoyar la toma de decisiones de gobiernos locales. El sistema también incluye mapas temáticos de potencialidades, pobreza, desnutrición y estadísticas municipales.
Traduction des homélies du Saint Métropolite Varlaam de Moldavie contenues dans le livre "Cazanii" et portant sur les fêtes du Seigneur Jésus Christ et de la Mère de Dieu.
El documento proporciona información sobre el Project Management Institute (PMI), incluyendo sus objetivos, beneficios de la afiliación, certificaciones, capacitaciones y publicaciones. PMI es una organización internacional sin fines de lucro dedicada a promover la profesión de gestión de proyectos a través de la formulación de estándares, investigación y certificaciones reconocidas a nivel mundial.
El documento describe el gran impacto que han tenido Internet y la computación en varios aspectos de la vida moderna como el trabajo, la educación y el comercio. Internet se ha convertido en una herramienta esencial para el aprendizaje a través del e-learning y ofrece recursos para estudiantes. También ha revolucionado el comercio electrónico y permitido que personas con discapacidades se comuniquen. El gobierno ahora ofrece servicios en línea como el pago de impuestos.
El documento define estrategias de enseñanza como las acciones planeadas por el docente para que los estudiantes aprendan de forma efectiva. Define estrategias de aprendizaje como las acciones que los estudiantes toman para apoyar su propio aprendizaje. Explica que las técnicas y métodos son parte de las estrategias, siendo procedimientos específicos para lograr objetivos particulares. Además, introduce el concepto de escenarios de aprendizaje como espacios contextualizados para poner en práctica capacidades en un entorno
Une migration SharePoint réussie! - De la planification à l'exécutionLouis-Philippe Lavoie
Cette session vous présentera des techniques éprouvées pour bien établir la fondation d'un projet de migration réussi - avec des gabarits de documents
à utiliser dans votre entreprise.
De la planification et la gestion du changement jusqu'à l'exécution, plusieurs points doivent être adressés avant de couper le ruban pour votre nouveau serveur SharePoint. Nous discuterons des obstacles et raccourcis et présenterons les différents artéfacts que vous aurez besoin à chaque étape.
Au terme de cette session vous obtiendrez une feuille de route complète de la planification à l'exécution de votre migration, et vous connaitrez les principaux livrables du projet.
Spring is a great time for fishing as the fish are more active and hungry after winter. Many anglers head to their favorite lakes and streams to try to catch trout and bass that are feeding heavily as temperatures warm. With patience and the right bait, an afternoon of spring fishing can provide relaxation in nature and the thrill of reeling in a feisty catch.
Energiewende: Strommarktdesign (oder: Leistung muss sich wieder lohnen …)Oeko-Institut
Vortrag beim JournalistInnen-Workshop der European Climate Foundation, 100% Erneuerbar Stiftung, Agentur für Erneuerbare Energien am 8. Juni 2012 in Berlin
CHU Fort-de-France Neurostimulation médullaire Dr MANZO
1. Évaluation et prise en charge des douleurs neuropathiques PLACE DE LA NEUROSTIMULATION MEDULLAIRE Dr MANZO Norbert. Neurochirurgie. CHU Fort de France. Janvier 2010
2.
3. Douleur par excès de nociception Grosses Fibres A , A Douleur Petites Fibres Nociceptives C, A Tact Système Excitateur > Système Inhibiteur
4. Douleur Neuropathique Grosses Fibres A , A Douleur Petites Fibres Nociceptives C, A Tact Système Excitateur > Système Inhibiteur Lésion Nerveuse
5.
6.
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8.
9.
10.
11. Bruit de Fond Somesthésique Stimulation médullaire - Principe Petites Fibres Nociceptives Tact Grosses Fibres SM Lésion Nerveuse Douleur
12.
13. Stimulation médullaire - Critères de sélection - Douleurs neuropathiques depuis > 6 mois - Douleurs pharmaco-résistantes sévères et invalidantes Échec du traitement médical bien conduit - Évaluation Multidisciplinaire dans une consultation douleur : . Évaluation quantitative et qualitative des troubles sensitifs . Bilan Neurophysiologique : EMG-PES-PEN . Bilan psycho-social - Intégrité des voies lemniscales = P.E.S. = Faisabilité - Test percutané positif
29. Montrant des améliorations significatives dans le soulagement de la douleur, la consommation d’antalgiques, la reprise du travail et la satisfaction des patients Median follow-up: 18 months * Implanted patients Nb d’études Nb de cas / taille de l’échantillon Résultats Soulagement ≥ 50 % * 65 1992/3313 62 % Pas d’antalgique 16 324/681 53 % Reprise du travail 15 405/1133 40 % Satisfaction du patient 6 147/220 70 %
30.
31. Lazorthes, 1995 : Résultats / indication Résultats = % de succès (nombre de patients) Lazorthes Y et al. Neurochirurgie, 1995, 41, n°2, 73-88 De meilleurs résultats pour les lésions périphériques Radiculalgies 56 - 60 % (n=304) Lésions périphériques 90% (n=132) Lésions médullaires 34% (n=101)
32.
Notes de l'éditeur
FBSS defines a clinical situation in which patients continue to suffer from CBLP, even after technically, anatomically successful lumbosacral spine surgery 1 The terms FBSS and CBLP are often used interchangeably The syndrome is a complex pain problem with mixed neuropathic and nociceptive elements frequently involving the sympathetic nervous system Treatment of FBSS is a challenge, as conservative therapies (e.g. opioids, anti-epileptic drugs such as gabapentin, local anesthetics) and re-operation are often unsuccessful in providing adequate pain relief The difficulty is even greater in patients who have already undergone multiple spinal surgeries – results of subsequent surgical intervention in such patients are typically worse than for initial surgery 2 Leveque JC et at al. Neuromodulation 2001; 4(1): 1-19 Ohnmeiss DD, Rashbaum RF. Spine J 2001; 1: 358-63
Conservative treatment is the standard of care for most patients with low back pain Rehabilitation therapy is used to treat the symptoms and to improve physical condition (i.e. to re-educate the muscles of the back and the abdomen and promote good postural practice) NSAIDs are widely prescribed for low back pain, along with other non-opioid analgesics, but they are usually only effective for a limited period of time Despite concern over the use of opioid analgesics in neuropathic pain, studies have shown that they can improve pain and function in patients with persistent low back pain, with a low incidence of abuse and addiction and manageable pharmacological effects 1 Some anticonvulsant and anesthetic (e.g. lidocaine) compounds have also been shown to be effective in neuropathic pain 2-4 Behavioral therapy (e.g. psychotherapy) is often an essential part of the management strategy Anderson VC, Israel Z. Curr Rev Pain 2000; 4: 105–11 Backonja MM, Serra J. Pain Medicine 2004; 5(S1): S48-S59 Sindrup SH, Jensen TS. Prog Pain Res Manage 2001; 21: 169–83 Jensen TS. Eur J Pain 2002; 6(Suppl A): 61-8
Interventional procedures are increasingly becoming the method of choice over traditional surgery as they typically result in: Less pain Less scarring A quicker recovery time for patients A reduction in health care costs A multidisciplinary approach including conservative treatment and timely application of interventional procedures is essential for optimal management of CBLP
Early intervention with SCS results in significantly greater pain relief in patients with FBSS 1 The success rate dropped from 93% (at 5.2 years follow-up) for those with <3-year delay between surgery and implantation to 9% (at 5.7 years follow-up) for those with greater than a 12-year waiting period A successful response to SCS was seen in more patients who had not received surgery (68%) than in those who had one or more previous surgeries (53%) However, the number of previous surgeries did not affect the response to SCS The shorter the duration of time between the first surgery and SCS, the better the response to SCS This suggests that pain becomes firmly established over time, leading to difficult in modification via SCS FBSS responded most favorably to SCS, followed by CRPS, peripheral vascular disease and multiple sclerosis Kumar K et al. Surg Neurol 1998; 50: 110–21
Single-lead SCS may be inadequate to produce paresthesia coverage and corresponding pain relief in the lower back, as well as the leg Therefore, dual-lead stimulation systems (e.g. with two Octad leads) may enable better coverage and improve long-term treatment outcomes Two leads may be used to steer paresthesias, to correct for differences between the anatomical and physiological midline and to obtain better paresthesia coverage Dual-lead stimulation systems provide the potential to manage conditions with prominent low back pain or multiple pain foci Thus, the choice of leads is important to the success of SCS: Those with a predominant neuropathic leg pain component of FBSS respond best to single lead SCS, while greater success is seen with dual leads in patients who are more difficult to treat, such as those with complex, multilateral pain (e.g. severe FBSS) 1 Study has shown that 90% of patients with predominant axial low back pain initially treated with a single-lead system later required a second lead 2 The addition of a second lead resulted in 60% of patients considering themselves improved from their pre-operative condition The authors concluded that these technological advancements have broadened the potential indications for this mode of therapy Aló KM, Holsheimer J. Neurosurgery 2002; 50: 690–704 Ohnmeiss DD, Rashbaum RF. Spine J 2001; 1: 358-63
Pharmacological management is the mainstay of treatment for neuropathic pain, yet only 50% of patients achieve adequate pain relief 1 The gold standard criterion of 50% or greater pain relief is a stringent measure and the fact that the majority of FBSS patients (62%) 2 achieve this highlights the efficacy of SCS Even a 30% reduction in pain represents a clinically important difference 3 Eisenberg E . JAMA 2005; 293(24): 3043–52 Taylor R et al. Spine 2005; 30(1): 152-60 Cruccu G et al. Eur J Neurol 2004, 11: 153-62
SCS has been used successfully in FBSS for many years and has resulted in sustained pain relief in 68% of patients 1 Distressing pain was reduced by 12.6% and horrible pain was reduced by 43.5% This allows concomitant pain medication to be reduced (from 3-4 intakes per week before SCS to 1-2 intakes per day after SCS, corresponding to an improvement of more than 50%) Opioid consumption also decreased Pain relief is sustained over time, with 59% of patients treated with SCS continuing to receive successful pain relief 2 Of these, 43% had excellent (75%) pain relief and 57% had good (50-70%) pain relief Sustained pain relief was also seen in patients treated with SCS for low back pain and radicular pain after multiple failed back surgeries 3 75% continued to report at least 50% pain relief after 34 months follow up Van Buyten J-P et al. Eur J Pain 2001; 5: 299-307 Kumar K et al. Surg Neurol 1998; 50: 110-21 Leveque JC et al. Neuromodulation 2001; 4(1): 1-9
The improvement in quality of life with SCS is more than double that seen with conventional pain therapies in patients with FBSS 1 Difficulties in sleeping and waking during the night as a result of pain also diminished markedly after SCS The duration of sleep was significantly increased from 4.5 h per night before SCS to 6.2 h after SCS Kumar K et al. Neurosurgery 2002; 51: 106-16
Significant technological advances in stimulator design have broadened the indications for SCS to include axial low back pain, a group that is generally difficult to treat 1 88% of patients with unspecified FBSS were satisfied with treatment 2 , as were 70% of patients with predominantly axial low back pain 1 The majority of patients would have SCS, knowing what their outcome would be, and 78.8% would recommend SCS to others in a similar situation 1 Ohnmeiss DD, Rashbaum RF. Spine J 2001; 358-63 Kumar K et al. Neurosurgery 2002; 51: 106-16
The table shows a meta-analysis of pooled outcomes with SCS for refractory neuropathic back and leg pain/FBSS case series (median follow-up 18 months) In some studies, ‘good or excellent’ pain relief was taken as the equivalent to the 50% or more cutoff Analysis showed that patient indication, study setting and duration of follow-up review were all significant predictors of pain relief Other clinical results that were also reported: A significant improvement in pooled functional capacity was seen across the three case series that reported this measure A pooled improvement in total Sickness Impact Profile (a quality of life measure) was seen across the two trials that assessed this criterion In the case series, 43% of patients with CBLP/FBSS experienced one or more complications with SCS The majority of these were due to electrode or lead problems (27%) Infections (6%), generator problems (6%), extension cable problems (10%), or other issues such as cerebrospinal fluid leaks (7%), accounted for the remainder No neurologic-related complications were reported Many complications may be reduced by following guidelines designed to improve the implantation technique 1 Kumar K et al. Spinal cord stimulation: practical guidelines to help avoid complications from an expert pan-European panel. Manuscript in preparation, 2005
Intérêt = grand nombre de patients, et variété des indications
Résultats par indication : montrent clairement que plus la lésion est distale (lésion périphérique), plus l ’effet de la stimulation est important Au contraire, les lésions médullaires, provoquant une dégénerescence des cordons postérieurs de la moelle, ne permettent pas d ’obtenir de résultats significatifs