Reliability of Long-Interval Cortical Inhibition in Healthy Human Subjects: A TMS–EEG Study
Notice bibliographique
Résumé
Cortical inhibition (CI) is measured by transcranial magnetic stimulation (TMS) combined with electromyography (EMG) through long-interval CI (LICI) and cortical silent period (CSP) paradigms. Recently, we illustrated that LICI can be measured from the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) through combined TMS with electroencephalography (EEG). We further demonstrated that LICI had different effects on cortical oscillations in the DLPFC compared with motor cortex. The purpose of this study was to establish the validity and reliability of TMS-EEG indices of CI and to replicate our previous findings in an extended sample. The validity of TMS-EEG was examined by evaluating its relationship to standard EMG measures of LICI and the CSP in the left motor cortex in 36 and 16 subjects, respectively. Test-retest reliability was examined in 14 subjects who returned for a repeat session within 7 days of the first session. LICI was applied to the left DLPFC in 30 subjects to compare LICI in the DLPFC with that in the motor cortex. In the motor cortex, EEG measures of LICI correlated with EMG measures of LICI and CSP. All indices of LICI showed high test-retest reliability in motor cortex and DLPFC. Gamma and beta oscillations were significantly inhibited in the DLPFC but not in the motor cortex, confirming previous findings in an extended sample. These findings demonstrate that indexing LICI through TMS combined with EEG is a valid and reliable method to evaluate inhibition from motor and prefrontal regions.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».