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Enregistrement W3109817582 · doi:10.1007/s00406-020-01214-y

Beyond physiotherapy and pharmacological treatment for fibromyalgia syndrome: tailored tACS as a new therapeutic tool

2020· article· en· W3109817582 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Bernardi, Margherita Bertuccelli, Emanuela Formaggio, Maria Rubega, Gerardo Bosco, Elena Tenconi, Manuela Cattelan, Stefano Masiero, Alessandra Del Felice

Notice bibliographique

RevueEuropean Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Padova
Mots-clésFibromyalgiaNeuropsychologyVerbal fluency testCognitionNeurostimulationVisual analogue scaleTranscranial alternating current stimulationPhysical therapyMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationAudiologyTranscranial magnetic stimulationStimulationInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fibromyalgia syndrome (FMS) is a complex pain disorder, characterized by diffuse pain and cognitive disturbances. Abnormal cortical oscillatory activity may be a promising biomarker, encouraging non-invasive neurostimulation techniques as a treatment. We aimed to modulate abnormal slow cortical oscillations by delivering transcranial alternating current stimulation (tACS) and physiotherapy to reduce pain and cognitive symptoms. This was a double-blinded, randomized, crossover trial conducted between February and September 2018 at the Rehabilitation Unit of a teaching Hospital (NCT03221413). Participants were randomly assigned to tACS or random noise stimulation (RNS), 5 days/week for 2 weeks followed by ad hoc physiotherapy. Clinical and cognitive assessments were performed at T 0 (baseline), T 1 (after stimulation), T 2 (1 month after stimulation). Electroencephalogram (EEG) spectral topographies recorded from 15 participants confirmed slow-rhythm prevalence and provided tACS tailored stimulation parameters and electrode sites. Following tACS, EEG alpha1 ([8–10] Hz) activity increased at T 1 ( p = 0.024) compared to RNS, pain symptoms assessed by Visual Analog Scale decreased at T 1 ( T 1 vs T 0 p = 0.010), self-reported cognitive skills and neuropsychological scores improved both at T 1 and T 2 (Patient-Reported Outcomes in Cognitive Impairment, T 0 – T 2 , p = 0.024; Everyday memory questionnaire, T 1 compared to RNS, p = 0.012; Montréal Cognitive Assessment, T 0 vs T 1 , p = 0.048 and T 0 vs T 2 , p = 0.009; Trail Making Test B T 0 – T 2 , p = 0.034). Psychopathological scales and other neuropsychological scores (Trail Making Test-A; Total Phonemic Fluency; Hopkins Verbal Learning Test-Revised; Rey–Osterrieth Complex Figure) improved both after tACS and RNS but earlier improvements ( T 1 ) were registered only after tACS. These results support tACS coupled with physiotherapy in treating FMS cognitive symptoms, pain and subclinical psychopathology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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