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Enregistrement W2918916677 · doi:10.1113/jp277654

Electrophysiology equipment for reliable study of kHz electrical stimulation

2019· review· en· W2918916677 sur OpenAlexaff
Mohamad FallahRad, Adantchede L. Zannou, Niranjan Khadka, Steven A. Prescott, Stéphanie Ratté, Tianhe Zhang, Rosana Esteller, Brad Hershey, Marom Bikson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthNew York State Department of Health
Mots-clésElectrophysiologyStimulationCardiac electrophysiologyNeuroscienceMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Characterizing the cellular targets of kHz (1-10 kHz) electrical stimulation remains a pressing topic in neuromodulation because expanding interest in clinical application of kHz stimulation has surpassed mechanistic understanding. The presumed cellular targets of brain stimulation do not respond to kHz frequencies according to conventional electrophysiology theory. Specifically, the low-pass characteristics of cell membranes are predicted to render kHz stimulation inert, especially given the use of limited-duty-cycle biphasic pulses. Precisely because kHz frequencies are considered supra-physiological, conventional instruments designed for neurophysiological studies such as stimulators, amplifiers and recording microelectrodes do not operate reliably at these high rates. Moreover, for pulsed waveforms, the signal frequency content is well above the pulse repetition rate. Thus, the very tools used to characterize the effects of kHz electrical stimulation may themselves be confounding factors. We illustrate custom equipment design that supports reliable electrophysiological recording during kHz-rate stimulation. Given the increased importance of kHz stimulation in clinical domains and compelling possibilities that mechanisms of actions may reflect yet undiscovered neurophysiological phenomena, attention to suitable performance of electrophysiological equipment is pivotal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,010

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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