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Enregistrement W2559396120 · doi:10.3389/fncir.2016.00097

Controllable Pulse Parameter TMS and TMS-EEG As Novel Approaches to Improve Neural Targeting with rTMS in Human Cerebral Cortex

2016· article· en· W2559396120 sur OpenAlex
Ricci Hannah, Lorenzo Rocchi, Sara Tremblay, John C. Rothwell

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neural Circuits · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroscienceElectroencephalographyTranscranial magnetic stimulationCerebral cortexPsychologyPulse (music)Computer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) can produce after-effects on the excitability and function of the stimulated cortical site that outlasts the period of stimulation for several minutes or hours (Hamada et al., 2008; Huang et al., 2005; Ridding and Ziemann, 2010; Sommer et al., 2013). These are thought to involve early phases of long term potentiation/depression at cortical synapses. Depending on the area stimulated, the after-effects can influence performance of a variety of cognitive and motor tasks, as well as learning (Parkin et al., 2015; Censor and Cohen, 2011). Reports of beneficial effects on behaviour in healthy populations have led to widespread interest in applying rTMS therapeutically, for example in patients with neuropsychiatric and neurological disorders (George et al., 2013; Lefaucheur et al., 2014; Ridding and Rothwell, 2007). 
\n
\nA major issue with rTMS protocols is that the effects vary considerably within and between individuals (Hamada et al., 2013; Lopez-Alonso et al., 2014; Simeoni et al., 2016; Hinder et al., 2014; Vallence et al., 2015; Vernet et al., 2013; Goldsworthy et al., 2014; Maeda et al., 2000), which causes problems in replication of results in a research setting (Heroux et al., 2015), and is an obstacle to using rTMS in a therapeutic setting. A separate, but related, issue is that rTMS over a given cortical area is often assumed to affect all neuronal populations equally and thus affect all behaviours involving that area similarly, but this may not be true. Here we argue that advanced technologies and methodologies, such as controllable pulse parameter TMS (cTMS; (Peterchev et al., 2014)) and combining TMS with electroencephalography (EEG) (Ilmoniemi and Kicic, 2010; Peterchev et al., 2014), might facilitate the development of more selective forms of stimulation targeting particular neuronal populations or brain states, and ultimately improve the reliability and behavioural specificity of rTMS protocols.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,190 · 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