Assessing brain plasticity across the lifespan with transcranial magnetic stimulation: why, how, and what is the ultimate goal?
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
Sustaining brain and cognitive function across the lifespan must be one of the main biomedical goals of the twenty-first century. We need to aim to prevent neuropsychiatric diseases and, thus, to identify and remediate brain and cognitive dysfunction before clinical symptoms manifest and disability develops. The brain undergoes a complex array of changes from developmental years into old age, putatively the underpinnings of changes in cognition and behavior throughout life. A functionally "normal" brain is a changing brain, a brain whose capacity and mechanisms of change are shifting appropriately from one time-point to another in a given individual's life. Therefore, assessing the mechanisms of brain plasticity across the lifespan is critical to gain insight into an individual's brain health. Indexing brain plasticity in humans is possible with transcranial magnetic stimulation (TMS), which, in combination with neuroimaging, provides a powerful tool for exploring local cortical and brain network plasticity. Here, we review investigations to date, summarize findings, and discuss some of the challenges that need to be solved to enhance the use of TMS measures of brain plasticity across all ages. Ultimately, TMS measures of plasticity can become the foundation for a brain health index (BHI) to enable objective correlates of an individual's brain health over time, assessment across diseases and disorders, and reliable evaluation of indicators of efficacy of future preventive and therapeutic interventions.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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