Deep TMS on alcoholics: effects on cortisolemia and dopamine pathway modulation. A pilot study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The hypothalamic pituitary adrenal axis and dopamine have a key role in transition from alcohol social use to addiction. The medial prefrontal cortex was shown to modulate dopaminergic activity and cortisol releasing factor (CRF) release in hypothalamic and extra-hypothalamic systems. The recent advancements in non-invasive neurostimulation technologies has enabled stimulation of deeper brain regions using H-coil transcranial magnetic stimulation (TMS) in humans. This randomized double-blind placebo-controlled pilot study aims to evaluate H-coil efficacy in stimulating the medial prefrontal cortex. Cortisolemia and prolactinemia were evaluated as effectiveness markers. Alcohol intake and craving were considered as secondary outcomes. Eighteen alcoholics were recruited and randomized into 2 homogeneous groups: 9 in the real stimulation group and 9 in the sham stimulation group. Repetitive TMS (rTMS) was administered through a magnetic stimulator over 10 sessions at 20 Hz, directed to the medial prefrontal cortex. rTMS significantly reduced blood cortisol levels and decreased prolactinemia, thus suggesting dopamine increase. Craving visual analogic scale (VAS) in treated patients decreased, as well as mean number of alcoholic drinks/day and drinks on days of maximum alcohol intake (DMAI). In the sham group there was no significant effect observed on cortisolemia, prolactinemia, mean number of alcoholic drinks/day, or drinks/DMAI. Thus, deep rTMS could be considered a potential new treatment for alcoholism.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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