Quantifying Cortical Resilience in Experimental, Clinical, and Epidemiological Studies: A Conceptually Grounded Method Using Noninvasive Brain Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cortical resilience can be defined as the ability of the cortex of the human brain to rebound efficiently from perturbation. This concept is important in both research and clinical practice contexts. However, no direct measure of cortical resilience exists. Inhibitory variants of repetitive transcranial magnetic stimulation, such as continuous theta burst stimulation, provide a standardized method for inducing a perturbation; when coupled with the assessment of recovery rate from the perturbation, such a paradigm might provide a standardized measure of cortical resilience. This article describes a standardized method for quantifying cortical resilience using theta burst stimulation protocols. METHODS: A descriptive overview of a method for assessing cortical resilience is presented. Links are drawn between critical facets of the resilience construct and the protocol described. RESULTS: The Cortical Challenge and Recovery Test (CCaRT) method makes use of existing stimulation parameters and cognitive testing paradigms to provide a flexible and conceptually meaningful measure of cortical resilience. CONCLUSIONS: The CCaRT paradigm is potentially useful in research and contexts where cortical resilience is to be measured. The CCaRT paradigm has applicability to epidemiological studies and laboratory experimentation as well as diagnostic practice and clinical trial outcome measures.
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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 | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».