Non-Invasive Brain Stimulation for the Treatment of Symptoms Following Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brain injury (TBI) is a common cause of physical, psychological, and cognitive impairment, but many current treatments for TBI are ineffective or produce adverse side effects. Non-invasive methods of brain stimulation could help ameliorate some common trauma-induced symptoms. OBJECTIVE: This review summarizes instances in which repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) and transcranial Direct Current Stimulation (tDCS) have been used to treat symptoms following a TBI. A subsequent discussion attempts to determine the value of these methods in light of their potential risks. METHODS: The research databases of PubMed/MEDLINE and PsycINFO were electronically searched using terms relevant to the use of rTMS and tDCS as a tool to decrease symptoms in the context of rehabilitation post-TBI. RESULTS: Eight case-studies and four multi-subject reports using rTMS and six multi--subject studies using tDCS were found. Two instances of seizure are discussed. CONCLUSION: There is evidence that rTMS can be an effective treatment option for some post-TBI symptoms, such as depression, tinnitus, and neglect. Although the safety of this method remains uncertain, the use of rTMS in cases of mild TBI without obvious structural damage may be justified. Evidence on the effectiveness of tDCS is mixed, highlighting the need for additional investigations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».