Stimulating the Healthy Brain to Investigate Neural Correlates of Motor Preparation: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Noninvasive brain stimulation techniques can be used to selectively increase or decrease the excitability of a cortical region, providing a unique opportunity to assess the causal contribution of that region to the process being assessed. The objective of this paper is to systematically examine studies investigating changes in reaction time induced by noninvasive brain stimulation in healthy participants during movement preparation. Methods: A systematic review of the literature was performed in the PubMed, MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and Web of science databases. A combination of keywords related to motor preparation, associated behavioral outcomes, and noninvasive brain stimulation methods was used. Results: Twenty-seven studies were included, and systematic data extraction and quality assessment were performed. Reaction time results were transformed in standardised mean difference and graphically pooled in forest plots depending on the targeted cortical area and the type of stimulation. Conclusions: Despite methodological heterogeneity among studies, results support a functional implication of five cortical regions (dorsolateral prefrontal cortex, posterior parietal cortex, supplementary motor area, dorsal premotor cortex, and primary motor cortex), integrated into a frontoparietal network, in various components of motor preparation ranging from attentional to motor aspects.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».