Resting State Dense Array Gamma Oscillatory Activity as a Response Marker for Cerebellar-Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) in Schizophrenia
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
BACKGROUND: As cerebellum and its abnormalities have been implicated in the pathophysiology of schizophrenia, repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) of this alternate site has been suggested as a novel target for treating patients with this disorder. As resting state gamma activity measures functional brain connectivity, it could be used as a specific treatment marker. AIM: To investigate the effect of cerebellar-rTMS on resting state gamma activity, while studying its efficacy in recent onset schizophrenia patients. METHODS: This rater-blinded prospective study was completed by 11 schizophrenia patients. They received 10 sessions of high-frequency (theta patterned) rTMS to midline cerebellum over 2 weeks. Resting state EEG was recorded using high (192-channel) resolution EEG at baseline and post rTMS. Gamma spectral power was calculated using fast Fourier transformation, Hanning window averaged over 8 scalp segments corresponding 8 lobes. Clinical improvement rated on the Positive and Negative Syndrome Scale and depressive symptoms assessed using the Calgary Depression Scale for Schizophrenia were other outcome variables. Nonparametric statistics were used. RESULTS: Over the treatment course, significant reduction was seen on negative syndrome and depression scores. Gamma spectral power in left frontal and temporal segments reduced significantly. Spearman correlation analysis showed that percentage reduction in psychopathology scores had significant positive correlation with percentage reduction in gamma spectral power. CONCLUSIONS: Cerebellar-rTMS might be an effective adjunct to treat intricate and lingering negative and affective symptoms. Resting state gamma spectral power in frontal and temporal regions might be used as a biomarker for treatment response.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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