Non-Invasive Brain Stimulation for Insomnia - A Review of Current Data and Future Implications
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging evidences point to the role of hyperarousal in the pathophysiology of insomnia. While actual treatments fail to directly target brain hyperarousal, emergent complementary therapies known as neuromodulation techniques aim to improve sleep in people with insomnia by targeting irregularities in their brain activity. In this paper, we narratively review the most relevant studies reporting the application of neuromodulation techniques to improve sleep in individuals with insomnia. Using a non-systematic approach, we retrieved relevant literature across health-related bibliographic databases. Studies were included if they specifically assessed the effects of a neuromodulation technique on sleep in a sample of patients with insomnia. Three studies on transcranial direct current stimulation (tDCS) and six studies on repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) were retained. No study on transcranial alternating current stimulation (tACS) was found. Preliminary data on tDCS in a sample of individuals with insomnia shows that targeting frontal regions may have a positive impact on sleep. Findings of rTMS studies, especially 1-Hz low-frequency stimulation, suggest that it improves objective and subjective sleep in individuals with insomnia. Nonetheless, in both neuromodulation techniques, significant variability was found between stimulation parameters, study samples, and sleep outcomes. Although evidence on the impact of neuromodulation for insomnia remains scarce, recent data suggest it may have a sleep-deepening effect. Based on this review, and the limitations indicated by authors of included studies, we urge researchers to promote this field of research by testing different stimulation parameters, replicating already existing protocols, or adding standardized sleep-related outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».