Single-Pulse Transcranial Magnetic Stimulation-Evoked Potential Amplitudes and Latencies in the Motor and Dorsolateral Prefrontal Cortex among Young, Older Healthy Participants, and Schizophrenia Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The combination of transcranial magnetic stimulation (TMS) with electroencephalography (EEG) allows for non-invasive investigation of cortical response and connectivity in human cortex. This study aimed to examine the amplitudes and latencies of each TMS-evoked potential (TEP) component induced by single-pulse TMS (spTMS) to the left motor (M1) and dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) among healthy young participants (YNG), older participants (OLD), and patients with schizophrenia (SCZ). METHODS: We compared the spatiotemporal characteristics of TEPs induced by spTMS among the groups. RESULTS: Compared to YNG, M1-spTMS induced lower amplitudes of N45 and P180 in OLD and a lower amplitude of P180 in SCZ, whereas the DLPFC-spTMS induced a lower N45 in OLD. Further, OLD demonstrated latency delays in P60 after M1-spTMS and in N45-P60 over the right central region after left DLPFC-spTMS, whereas SCZ demonstrated latency delays in N45-P60 over the midline and right central regions after DLPFC-spTMS. CONCLUSIONS: These findings suggest that inhibitory and excitatory mechanisms mediating TEPs may be altered in OLD and SCZ. The amplitude and latency changes of TEPs with spTMS may reflect underlying neurophysiological changes in OLD and SCZ, respectively. The spTMS administered to M1 and the DLPFC can probe cortical functions by examining TEPs. Thus, TMS-EEG can be used to study changes in cortical connectivity and signal propagation from healthy to pathological brains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».