Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation for the Treatment of Executive Function Deficits in Autism Spectrum Disorder: Clinical Trial Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Executive function (EF) deficits in patients with autism spectrum disorder (ASD) are ubiquitous and understudied. Further, there are no effective, neuroscience-based treatments to address this impairing feature of ASD. Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) has demonstrated promise in addressing EF deficits in adult neuropsychiatric disorders. This article will outline the design of a novel randomized-controlled trial of bilateral, 20 Hz, rTMS applied to the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) for treatment of EF deficits in ASD that is currently ongoing. We describe prior therapeutic rTMS research for ASD and prior rTMS trials targeting EFs in adult neuropsychiatric disorders. A neurophysiological rationale for rTMS treatment of EF deficits in ASD is presented. METHODS: An ongoing protocol will enroll participants aged 16-35 with ASD and no intellectual disability. Psychotropic medications will be continued during the 4-week trial of active 20 Hz versus sham rTMS applied to the DLPFC. Twenty, active treatment sessions consisting of 25 stimulation trains at a 90% motor threshold will be administered. The primary outcome measure is the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB) spatial working memory task. At present, recruitment, enrollment, and treatment within the described clinical trial are ongoing. CONCLUSIONS: EF deficits are common and impairing symptoms of ASD. There are no evidence-based treatments for EF deficits in ASD. The protocol described here will provide important preliminary data on the feasibility and efficacy of 20 Hz rTMS to DLPFC for EF deficits in ASD.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».