Effect of <scp>non‐invasive</scp> brain stimulation on behavior and serum brain‐derived neurotrophic factor and insulin‐like growth factor‐1 levels in autistic patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant neural connectivity and intra-cortical inhibitory dysfunction are key features of autism. Non-invasive brain stimulation (NIBS) protocols have been proposed that modulate this aberrant plasticity. However, additional investigations are needed to evaluate the impact of this intervention on biological biomarkers of the disease. We recently demonstrated alterations in serum insulin-like growth factor-1 (IGF-1) and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) immunoreactivity in subjects with autism compared to controls. The aim of this pilot study was to explore the change in serum levels of the neurotrophic factors BDNF and IGF-1 in patients undergoing NIBS therapy. Sixteen subjects with autism spectrum disorder (ASD) were tested 1 week before and 1 week after NIBS to determine the short-term outcome on behavior using the total score on the autism behavior checklist, autism treatment evaluation checklist, clinical global impression severity and the autism diagnostic interview. ASD subjects younger than 11 years old (n = 11) were treated with transcranial direct current stimulation (tDCS), and those 11 years and older (n = 5) were treated with repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS). Serum levels of BDNF and IGF-1 were evaluated by Enzyme-Linked Immuno-Sorbent Assay before and after the intervention with NIBS. A significant reduction in scores on the clinical behavioral scales was observed in patients treated with NIBS (ABC-T p = .002, CGI-S p = .008, ADI-T and ATEC-T p < .0001). There was a trend towards reduced serum BDNF levels after NIBS (p = .061), while there was no change in IGF-1 levels. These data support further studies on the potential of BDNF as a biomarker to measure the effectiveness of NIBS in autism.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle