Repetitive transcranial magnetic stimulation for depression after basal ganglia ischaemic stroke: protocol for a multicentre randomised double-blind placebo-controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Studies suggest that repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is effective for the treatment of depression and promotes the repair of white matter. This study aims to assess the effectiveness of rTMS in treating depression after basal ganglia ischaemic stroke and to examine whether such effects are related to restoration of white matter integrity. METHODS AND ANALYSIS: Sixty-six participants will be recruited from Zhujiang Hospital, Nanfang Hospital and Sichuan Bayi Rehabilitation Hospital and randomised in a 1:1 ratio to receive active rTMS treatment or sham rTMS treatment in addition to routine supportive treatments. The data will be collected at 0, 2 and 4 weeks after the commencement of treatment. The primary outcome is the measurement of 24-item Hamilton Depression Rating Scale scores, and the secondary outcomes include diffusion tensor imaging results and the results of neuropsychological tests including the National Institutes of Health Stroke Scale, Activities of Daily Living Scale, Montreal Cognitive Assessment, Clinical Global Impressions scales, Aphasia Battery in Chinese, Social Support Revalued Scale and Medical Coping Modes Questionnaire. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by the Ethics Committee of Zhujiang Hospital of Southern Medical University. The findings will be disseminated by publication in a peer-reviewed journal and by presentation at international conferences. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03159351.
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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 | 0,024 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,014 |
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 ».