Probing the Brain–Body Connection Using Transcranial Magnetic Stimulation (TMS): Validating a Promising Tool to Provide Biomarkers of Neuroplasticity and Central Nervous System Function
Notice bibliographique
Résumé
= 110) with multiple sclerosis (MS). The aim was to establish and validate a core-set of TMS variables that predicted typical MS clinical outcomes: walking speed, hand dexterity, fatigue, and cognitive processing speed. We provide a brief and simple methodological pipeline to examine excitatory and inhibitory corticospinal mechanisms in MS that map to clinical status. Delayed and longer ipsilateral silent period (a measure of transcallosal inhibition; the influence of one brain hemisphere's activity over the other), longer cortical silent period (suggestive of greater corticospinal inhibition via GABA) and higher resting motor threshold (lower corticospinal excitability) most strongly related to clinical outcomes, especially when measured in the hemisphere corresponding to the weaker hand. Greater interhemispheric asymmetry (imbalance between hemispheres) correlated with poorer performance in the greatest number of clinical outcomes. We also show, not surprisingly, that TMS variables related more strongly to motor outcomes than non-motor outcomes. As it was validated in a large sample of patients with varying severities of central nervous system dysfunction, the protocol described herein can be used by investigators and clinicians alike to investigate the role of TMS as a biomarker in MS and other central nervous system disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».