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Enregistrement W2170241893 · doi:10.3109/09540261.2011.621414

Combining functional imaging with brain stimulation in Parkinson's disease

2011· review· en· W2170241893 sur OpenAlexafffund
Ignacio Obeso, Nicola J. Ray, Francesca Antonelli, Sang Soo Cho, Antonio P. Strafella

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Psychiatry · 2011
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroimagingNeuroscienceDeep brain stimulationTranscranial magnetic stimulationBrain stimulationStimulationFunctional neuroimagingParkinson's diseasePsychologyBrain functionBrain activity and meditationFunctional magnetic resonance imagingTranscranial direct-current stimulationFunctional imagingDiseaseMedicineElectroencephalographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain stimulation techniques such as deep brain stimulation (DBS) and transcranial magnetic stimulation (TMS) constitute promising clinical and research tools to investigate neural mechanisms underlying neurological and psychiatric diseases. They have enormous potential in modifying brain activity and subsequent function. However, it is still a matter of debate how either of these stimulation approaches operates to produce the clinical outcomes observed in patients. The combination of these techniques with functional neuroimaging is contributing significantly to disentangle the mechanisms through which brain stimulation affects neuronal activity and related networks. In the present review we outline the research done to date on the effects of DBS and TMS on motor, cognition and behaviour in Parkinson's disease (PD) with particular emphasis on neuroimaging.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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