Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In Parkinson's disease (PD), there are alterations of the basal ganglia (BG) thalamocortical networks, primarily due to degeneration of nigrostriatal dopaminergic neurons. These changes in subcortical networks lead to plastic changes in primary motor cortex (M1), which mediates cortical motor output and is a potential target for treatment of PD. Studies investigating the motor cortical plasticity using non-invasive transcranial magnetic stimulation (TMS) have found altered plasticity in PD, but there are inconsistencies among these studies. This is likely because plasticity depends on many factors such as the extent of dopaminergic loss and disease severity, response to dopaminergic replacement therapies, development of l-DOPA-induced dyskinesias (LID), the plasticity protocol used, medication, and stimulation status in patients treated with deep brain stimulation (DBS). The influences of LID and DBS on BG and M1 plasticity have been explored in animal models and in PD patients. In addition, many other factors such age, genetic factors (e.g., brain derived neurotropic factor and other neurotransmitters or receptors polymorphism), emotional state, time of the day, physical fitness have been documented to play role in the extent of plasticity induced by TMS in human studies. In this review, we summarize the studies that investigated M1 plasticity in PD and demonstrate how these afore-mentioned factors affect motor cortical plasticity in PD. We conclude that it is important to consider the clinical, demographic, and technical factors that influence various plasticity protocols while developing these protocols as diagnostic or prognostic tools in PD. We also discuss how the modulation of cortical excitability and the plasticity with these non-invasive brain stimulation techniques facilitate the understanding of the pathophysiology of PD and help design potential therapeutic possibilities in this disorder.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle