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Enregistrement W3093743108 · doi:10.1016/j.clinph.2020.10.003

Safety and recommendations for TMS use in healthy subjects and patient populations, with updates on training, ethical and regulatory issues: Expert Guidelines

2020· review· en· W3093743108 sur OpenAlexaff
Símone Rossi, Andrea Antal, Sven Bestmann, Marom Bikson, Carmen C. Brewer, Jürgen Brockmöller, Linda L. Carpenter, M. Cincotta, Robert Chen, Jeff Daskalakis, Vincenzo Di Lazzaro, Michael Fox, Mark S. George, Donald L. Gilbert, Vasilios Κ. Kimiskidis, Giacomo Koch, Risto J. Ilmoniemi, Jean Pascal Lefaucheur, Letizia Leocani, Sarah H. Lisanby, Carlo Miniussi, Frank Padberg, Álvaro Pascual‐Leone, Walter Paulus, Angel V. Peterchev, Angelo Quartarone, Alexander Rotenberg, John C. Rothwell, Paolo Maria Rossini, Emiliano Santarnecchi, Mouhsin M. Shafi, Hartwig R. Siebner, Yoshikatzu Ugawa, Eric M. Wassermann, Abraham Zangen, Ulf Ziemann, Mark Hallett

Notice bibliographique

RevueClinical Neurophysiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthKrembil FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthBoston Scientific CorporationLundbeckfondenMagVentureSage TherapeuticsNational Institute on AgingBrainsWay
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationContext (archaeology)Clinical neurophysiologyBrain stimulationNeuroimagingPhysical medicine and rehabilitationClinical trialPsychologyPsychological interventionMedicinePatient safetyNeuroscienceElectroencephalographyStimulationPsychiatryHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is based on a consensus conference, promoted and supported by the International Federation of Clinical Neurophysiology (IFCN), which took place in Siena (Italy) in October 2018. The meeting intended to update the ten-year-old safety guidelines for the application of transcranial magnetic stimulation (TMS) in research and clinical settings (Rossi et al., 2009). Therefore, only emerging and new issues are covered in detail, leaving still valid the 2009 recommendations regarding the description of conventional or patterned TMS protocols, the screening of subjects/patients, the need of neurophysiological monitoring for new protocols, the utilization of reference thresholds of stimulation, the managing of seizures and the list of minor side effects. New issues discussed in detail from the meeting up to April 2020 are safety issues of recently developed stimulation devices and pulse configurations; duties and responsibility of device makers; novel scenarios of TMS applications such as in the neuroimaging context or imaging-guided and robot-guided TMS; TMS interleaved with transcranial electrical stimulation; safety during paired associative stimulation interventions; and risks of using TMS to induce therapeutic seizures (magnetic seizure therapy). An update on the possible induction of seizures, theoretically the most serious risk of TMS, is provided. It has become apparent that such a risk is low, even in patients taking drugs acting on the central nervous system, at least with the use of traditional stimulation parameters and focal coils for which large data sets are available. Finally, new operational guidelines are provided for safety in planning future trials based on traditional and patterned TMS protocols, as well as a summary of the minimal training requirements for operators, and a note on ethics of neuroenhancement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0130,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,010

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 Opus0,451
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,051 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1 494
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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