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Enregistrement W3099389886 · doi:10.1038/s41598-020-76533-0

High definition transcranial direct current stimulation modulates abnormal neurophysiological activity in post-stroke aphasia

2020· article· en· W3099389886 sur OpenAlexafffund
Priyanka P. Shah‐Basak, Gayatri Sivaratnam, Selina Teti, Alexander Francois-Nienaber, Maryam Yossofzai, Sabrina E.M. Armstrong, Sumiti Nayar, Regina Jokel, Jed A. Meltzer

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityBaycrest HospitalHeart and Stroke Foundation
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of CanadaMarch of Dimes Foundation
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationMagnetoencephalographyAphasiaStimulus (psychology)Stroke (engine)PathologicalMedicineAudiologyStroke recoveryNeuroscienceNeurophysiologyPsychologyElectroencephalographyPhysical medicine and rehabilitationStimulationRehabilitationPathologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent findings indicate that measures derived from resting-state magnetoencephalography (rsMEG) are sensitive to cortical dysfunction in post-stroke aphasia. Spectral power and multiscale entropy (MSE) measures show that left-hemispheric areas surrounding the stroke lesion (perilesional) exhibit pathological oscillatory slowing and alterations in signal complexity. In the current study, we tested whether individually-targeted high-definition transcranial direct current stimulation (HD-tDCS) can reduce MEG abnormalities and transiently improve language performance. In eleven chronic aphasia survivors, we devised a method to localize perilesional areas exhibiting peak MSE abnormalities, and subsequently targeted these areas with excitatory/anodal-tDCS, or targeted the contralateral homolog areas with inhibitory/cathodal-tDCS, based on prominent theories of stroke recovery. Pathological MEG slowing in these patients was correlated with aphasia severity. Sentence/phrase repetition accuracy was assessed before and after tDCS. A delayed word reading task was administered inside MEG to assess tDCS-induced neurophysiological changes in relative power and MSE computed on the pre-stimulus and delay task time windows. Results indicated increases in repetition accuracy, decreases in contralateral theta (4-7 Hz) and coarse-scale MSE (slow activity), and increases in perilesional low-gamma (25-50 Hz) and fine-scale MSE (fast activity) after anodal-tDCS, indicating reversal of pathological abnormalities. RsMEG may be a sensitive measure for guiding therapeutic tDCS.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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