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Enregistrement W3191349317 · doi:10.1111/obr.13309

A systematic review on neuromodulation therapies for reducing body weight in patients with obesity

2021· review· en· W3191349317 sur OpenAlexaff
Flavia Venetucci Gouveia, Esther Silk, Benjamin Davidson, Christopher B. Pople, Agessandro Abrahão, Jill Hamilton, George M. Ibrahim, Daniel J. Müller, Peter Giacobbe, Nir Lipsman, Clement Hamani

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVagus Nerve Stimulation Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthHospital for Sick ChildrenSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuromodulationTranscranial direct-current stimulationMedicineNeurostimulationDeep brain stimulationVagus nerve stimulationWeight lossTranscranial magnetic stimulationRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationBrain stimulationClinical trialObesityPhysical therapyStimulationSurgeryInternal medicineVagus nerveParkinson's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global prevalence of obesity increases yearly along with a rising demand for efficacious, safe, and accessible treatments. Neuromodulation interventions (i.e., deep brain stimulation [DBS], transcranial magnetic stimulation [TMS], transcranial direct current stimulation [tDCS], percutaneous neurostimulation [PENS], vagus nerve stimulation [VNS], and gastric electrical stimulation [GES]) have been proposed as novel therapies. This systematic review sought to examine the safety and efficacy of neuromodulation therapies in reducing body weight in patients with obesity. Using PRISMA guidelines, we performed a systematic review for studies on neuromodulation for the treatment of obesity, resulting in 60 trials included (7 DBS, 5 TMS, 7 tDCS, 17 PENS and VNS, and 24 GES; a total of 3,042 participants). While promising results have been reported in open label studies, double-blinded randomized clinical trials often did not reach their primary endpoints, with no technique inducing a striking reduction in body weight. Bearing in mind the complexity and multifactorial nature of obesity, it is possible that a single treatment may not be enough for patients to lose or maintain the weight lost at long term.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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