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Enregistrement W3033548177 · doi:10.1016/j.ebiom.2020.102809

The effects of repetitive transcranial magnetic stimulation on cue-induced craving in male patients with heroin use disorder

2020· article· en· W3033548177 sur OpenAlexafffund
Xiaoli Liu, Xiwen Zhao, Ting Liu, Qingming Liu, Li Tang, Hui Zhang, Wenbo Luo, Zafiris J. Daskalakis, Ti‐Fei Yuan

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationCravingHeroinStimulationMedicineDeep transcranial magnetic stimulationNeurosciencePsychiatryHeroin dependenceAudiologyPsychologyAnesthesiaClinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationAddictionDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Craving is a central feature of addiction. Early evidence suggests that repetitive transcranial magnetic stimulation is effective in reducing cue induced craving for patients with opioid use disorder (OUD). However, trials in large populations of patients with OUDs are lacking. METHODS: We randomly assigned 118 male heroin patients into three groups (i.e., 10 Hz rTMS, 1 Hz rTMS and a wait-list control group) from two addiction rehabilitation centers. rTMS was applied to the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) for 20 daily consecutive sessions. FINDINGS: Results showed that 10 Hz rTMS and 1 Hz rTMS were both effective in reducing cue-induced craving scores in heroin users when compared to the wait list group. The treatment effects lasted for up to 60 days after rTMS treatment cessation. INTERPRETATION: Our results suggest that rTMS applied to the DLPFC is effective in reducing craving severity in heroin use disorder patients. Our results also suggest that such treatment effects can last for up to 60 days after treatment cessation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations64
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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