Mirror neuron training improves the effectiveness of transcranial magnetic stimulation in treating vascular cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the effect of high-frequency, repeated transcranial magnetic stimulation (rTMS) together with mirror neuron training on the cognition of persons with vascular cognitive impairment but without dementia (VCIND). Methods Thirty-three persons with VCIND were randomly divided into an rTMS+ MNS group (n=17) and an rTMS group (n=16) using a random number table. Both groups were given conventional rehabilitation training and rTMS over the left dorsolateral prefrontal cortex at 10 Hz, 2000 pulses per day at their individual motor thresholds on weekdays for 4 weeks using a CCY- I stimulator. The rTMS+ MNS group was additionally given mirror neuron training. The Montreal cognitive assessment (MoCA), the mini-mental state examination (MMSE) and the modified Barthel Index (MBI) were administered before and after the treatment. The P300 latency and amplitude of both groups were also measured. Results Before the treatment, no significant differences were found in any of the measurements. After the treatment, the average MoCA, MMSE and MBI scores had increased significantly in both groups, with those of the rTMS+ MNS group increasing significantly more than those of the rTMS group. After the treatment, the average P300 latency and amplitude of both groups were also significantly better than before the treatment. Compared with the rTMS group, the average P300 latency of the rTMS+ MNS group was significantly shorter, while the average amplitude was significantly greater. Conclusion Mirror neuron training combined with rTMS is more effective than rTMS alone in improving the cognition and ADL performance of VCIND patients. It is worth applying in clinical practice. Key words: Vascular cognitive impairment; Transcranial magnetic stimulation; Mirror neuron training
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».