The application of tDCS in psychiatric disorders: a brain imaging view
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a non-invasive, non-convulsive technique for modulating brain function. In contrast to other non-invasive brain stimulation techniques, where costs, clinical applicability, and availability limit their large-scale use in clinical practices, the low-cost, portable, and easy-to-use tDCS devices may overcome these restrictions. OBJECTIVE: Despite numerous clinical applications in large numbers of patients suffering from psychiatric disorders, it is not quite clear how tDCS influences the mentally affected human brain. In order to decipher potential neural mechanisms of action of tDCS in patients with psychiatric conditions, we focused on the combination of tDCS with neuroimaging techniques. DESIGN: We propose a contemporary overview on the currently available neurophysiological and neuroimaging data where tDCS has been used as a research or treatment tool in patients with psychiatric disorders. RESULTS: Over a reasonably short period of time, tDCS has been broadly used as a research tool to examine neuronal processes in the healthy brain. tDCS has also commonly been applied as a treatment application in a variety of mental disorders, with to date no straightforward clinical outcome and not always accompanied by brain imaging techniques. CONCLUSION: tDCS, as do other neuromodulation devices, clearly affects the underlying neuronal processes. However, research on these mechanisms in psychiatric patients is rather limited. A better comprehension of how tDCS modulates brain function will help us to define optimal parameters of stimulation in each indication and may result in the detection of biomarkers in favor of clinical response.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».