The Influence of Recreational Substance Use in TMS Research
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Transcranial magnetic stimulation (TMS) approaches are widely used to study cortical and corticospinal function. However, responses to TMS are subject to significant intra-and inter-individual variability. Acute and chronic exposure to recreational substances alters the excitability of the sensorimotor system and may contribute to the variability in TMS outcome measures. The increasing prevalence of recreational substance use poses a significant challenge for executing TMS studies, but there is a lack of clarity regarding the influence of these substances on sensorimotor function. (2) Methods: The literature investigating the influence of alcohol, nicotine, caffeine and cannabis on TMS outcome measures of corticospinal, intracortical and interhemispheric excitability was reviewed. (3) Results: Both acute and chronic use of recreational substances modulates TMS measures of excitability. Despite the abundance of research in this field, we identify knowledge gaps that should be addressed in future studies to better understand the influence of these substances on TMS outcomes. (4) Conclusions: This review highlights the need for TMS studies to take into consideration the history of participant substance use and to control for acute substance use prior to testing.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».