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Enregistrement W2752496317 · doi:10.47513/mmd.v9i3.542

Vibroacoustic Stimulation and Brain Oscillation: From Basic Research to Clinical Application

2017· article· en· W2752496317 sur OpenAlexaff
Lee Bartel, Robert Chen, Claude Alain, Bernhard Roß

Notice bibliographique

RevueMusic and Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulationDepression (economics)NeuroscienceBrain activity and meditationBrain stimulationOscillation (cell signaling)Electrical brain stimulationCognitionPsychologyMedicineElectroencephalographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This paper addresses the importance of steady state brain oscillation for brain connectivity and cognition. Given that a healthy brain maintains particular levels of oscillatory activity, it argues that disturbances or dysrhythmias of this oscillatory activity can be implicated in common health conditions including Alzheimer’s disease, Parkinson’s Disease, pain, and depression. Literature is reviewed that shows that electric stimulation of the brain can contribute to regulation of neural oscillatory activity and the alleviation of related health conditions. It is then argued that specific frequencies of sound in their vibratory nature can serve as a means to brain stimulation through auditory and vibrotactile means and as such can contribute to regulation of oscillatory activity. The frequencies employed and found effective in electric stimulation are reviewed with the intent of guiding the selection of sound frequencies for vibroacoustic stimulation in the treatment of AD, PD, Pain, and depression.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,278 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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