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Enregistrement W2150822776 · doi:10.3109/09540261.2011.618827

Repetitive transcranial magnetic stimulation and drug addiction

2011· review· en· W2150822776 sur OpenAlexafffund
Mera S. Barr, Faranak Farzan, Victoria C. Wing, Tony P. George, Paul B. Fitzgerald, Zafiris J. Daskalakis

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Psychiatry · 2011
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationAddictionDorsolateral prefrontal cortexMedicineBrain stimulationPsychologyDrugPsychiatryCravingStimulationNeurosciencePrefrontal cortexCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a non-invasive brain stimulation technique that is now being tested for its ability to treat addiction. This review discusses current research approaches and results of studies which measured the therapeutic use of rTMS to treat tobacco, alcohol and illicit drug addiction. The research in this area is limited and therefore all studies evaluating the therapeutic use of rTMS in tobacco, alcohol or illicit drug addiction were retained including case studies through NCBI PubMed ( http://www.ncbi.nlm.nih.gov ) and manual searches. A total of eight studies were identified that examined the ability of rTMS to treat tobacco, alcohol and cocaine addiction. The results of this review indicate that rTMS is effective in reducing the level of cravings for smoking, alcohol, and cocaine when applied at high frequencies to the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC). Furthermore, these studies suggest that repeated sessions of high frequency rTMS over the DLPFC may be most effective in reducing the level of smoking and alcohol consumption. Although work in this area is limited, this review indicates that rTMS is a promising modality for treating drug addiction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations79
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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