The clinical effects of repetitive transcranial magnetic stimulation with deep TMS H system for the treatment of intractable pain in lower extremities
Notice bibliographique
Résumé
Background: In a previous study, we revealed that repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS)using figure-8 shaped coil could relieve neuropathic pain (NP) less effectively in the lower extremities than the upper ones. We speculated that it depended on the depth of the targeted primary cortex (M1).Deep rTMS is a novel development that can stimulate deep neuronal regions effectively, termed the H-coil. In this study, we compared the clinical effects for NP patients in their lower extremities between rTMS with H-coil, rTMS with figure-8 shaped coil and sham stimulation. Methods: This was a randomized, double-blind, three-way crossover trial.12 NP patients in their lower extremities received three types of stimulations for 5 consecutive days with 17 days follow-up. In each rTMS session, 5-Hz rTMS to M1 corresponding to the painful lower extremity was administered. Outcome measures were visual analogue scale (VAS) and Japanese version of the short form of the McGill pain questionnaire 2 (SF-MPQ2). Results: H-coil rTMS, compared with the sham, showed significant pain improvement soon and one hour after rTMS in VAS (p<0.001). On the other hand, pain improvement after rTMS with figure-8 shaped coil was not significant in VAS. Both types of rTMS didn't show significant pain improvement in SF-MPQ2.No serious adverse events were observed. Conclusions: Our findings demonstrated that rTMS with H-coil could be tolerable and provide modest pain relief in NP patients in their lower extremities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».