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Enregistrement W1992093049 · doi:10.1097/jcp.0b013e318151521c

A Functional Magnetic Resonance Imaging Study of the Effects of Low Frequency Right Prefrontal Transcranial Magnetic Stimulation in Depression

2007· article· en· W1992093049 sur OpenAlexaff
Paul B. Fitzgerald, Anusha Sritharan, Zafiris J. Daskalakis, Anthony R. de Castella, Jayashri Kulkarni, Gary F. Egan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychopharmacology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationPrecuneusFunctional magnetic resonance imagingMagnetic resonance imagingPrefrontal cortexStimulationPsychologyDepression (economics)Supplementary motor areaNeuroscienceMedicineAudiologyCognitionRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to explore the biological effects of low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (LFR-TMS) treatment applied to the right prefrontal cortex, comparing this with the effects of high-frequency left-sided (HFL-TMS) in patients with treatment-resistant depression. Twenty-six patients with treatment-resistant depression were randomized to receive either daily LFR-TMS or HFL-TMS treatment for 3 weeks and underwent functional magnetic resonance imaging during a planning task before and after treatment. Patients responded clinically to both forms of treatment with no difference in the degree of response (F1,24 = 0.65;P > 0.05). Low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation resulted in no overall change in task-related activation. However, responders to LFR-TMS demonstrated a bilateral decrease in activity in middle frontal gyrus. In contrast, HFL-TMS produced an increase in activation in left precuneus with responders showing increased activation in several additional regions. Response to LFR-TMS is associated with a bilateral reduction in frontal activation that does not seem to be a nonspecific effect of treatment and differs from the response to HFL-TMS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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