Can we improve pain and sleep in elderly individuals with transcranial direct current stimulation? – Results from a randomized controlled pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of chronic pain and sleep disturbances substantially increases with age. Pharmacotherapy remains the primary treatment option for these health issues. However, side effects and drug interactions are difficult to control in elderly individuals. Aims: The objective of this study was to assess the feasibility of conducting a randomized sham-controlled trial and to collect preliminary data on the efficacy of transcranial direct current stimulation (tDCS) to reduce pain and improve sleep in older adults suffering from chronic pain. Methods: Fourteen elderly individuals (mean age 71±7 years) suffering from chronic pain and sleep complaints were randomized to receive either anodal tDCS, applied over the primary motor cortex (2 mA, 20 minutes), or sham tDCS, for 5 consecutive days. Pain was measured with visual analog scales, pain logbooks and questionnaires, while sleep was assessed with actigraphy, sleep diaries and questionnaires. Results: There were no missing data for pain and sleep measures, except for actigraphy, that generated several missing data. Blinding was maintained throughout the study, for both the evaluator and participants. Active but not sham tDCS significantly reduced pain ( P <0.05). No change was observed in sleep parameters, in both the active and sham tDCS groups (all P ≥0.18). Conclusion: The present study provides guidelines for the implementation of future tDCS studies in larger populations of elderly individuals. M1 anodal tDCS in this population appears to be effective to reduce pain, but not to improve sleep. Keywords: transcranial direct current stimulation, tDCS, pain, sleep, elderly, actigraphy, aging
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».