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Enregistrement W2006009458 · doi:10.1002/mus.10038

Magnetic stimulation of the central and peripheral nervous systems

2002· review· en· W2006009458 sur OpenAlexaff
Markus Weber, Andrew Eisen

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2002
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationNeuroscienceMotor systemMotor cortexSilent periodInhibitory postsynaptic potentialExcitatory postsynaptic potentialPsychologyStimulationMotor neuronMedicineCentral nervous systemSpinal cordPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 1985, when the technique of transcranial magnetic stimulation (TMS) was first developed, a wide range of applications in healthy and diseased subjects has been described. Comprehension of the physiological basis of motor control and cortical function has been improved. Modifications of the basic technique of measuring central motor conduction time (CMCT) have included measurement of the cortical silent period, paired stimulation in a conditioning test paradigm, repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), and peristimulus time histograms (PSTH). These methods allow dissection of central motor excitatory versus inhibitory interplay on the cortical motor neuron and its presynaptic connections at the spinal cord, and have proven to be powerful investigational techniques. TMS can be used to assess upper and lower motor neuron dysfunction, monitor the effects of many pharmacological agents, predict stroke outcome, document the plasticity of the motor system, and assess its maturation and the effects of aging, as well as perform intraoperative monitoring. The recent use of rTMS in the treatment of depression and movement disorders is novel, and opens the way for other potential therapeutic applications.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations132
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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