Effects of repetitive transcranial magnetic stimulation on cognitive function in patients with lesions in prefronal cortex
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the effects of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) on cognitive function and safety in patients with lesions in prefrontal cortex (PFC). Methods Twenty-one patients with lesions in PFC hospitalized in the Department of Neurosurgery and Department of Neurology, Anqing Hospital Affiliated to Anhui Medical University between January 2012 and October 2014 were enrolled and given regular drug treatment as a background. Event-related potential (ERP) P300 latency and amplitude, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores were recorded and compared before and after 4-week rTMS treatment. Results Compared with those before rTMS treatment, P300 latency ((367.38±9.79) ms vs (345.43±11.31) ms; t=5.33, P<0.05) was significantly shortened, while amplitude ((4.79±1.02) μV vs (7.84±1.40) μV; t=-8.08, P<0.05), MoCA scores (19.57±2.06 vs 23.91±1.30; t=-8.14, P<0.05), memory test scores (2.19±0.81 vs 4.10±0.89; t=-7.24, P<0.05) and executive function test scores (2.52±1.08 vs 3.57±0.93; t=-3.38, P<0.05) were obviously increased. MoCA scores (18.22±1.56 vs 20.58±1.83; t=-3.11, P<0.05), memory test scores (1.89±0.78 vs 2.42±0.79; t=-2.26, P<0.05) and executive function test scores (1.56±0.53 vs 3.25±0.75; t=-5.76, P<0.05) showed statistically significant difference before rTMS treatment in patients with lesions in either right or left front lobe. Conclusions rTMS which is thought to be a safe procedure can improve cognitive function in patients with lesions in prefrontal cortex. Key words: Transcranial magnetic stimulation; Prefrontal cortex; Cognition; Executive function; Brain damage, chronic
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».