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Enregistrement W3208934773 · doi:10.1017/s003329172100430x

Intermittent theta burst stimulation to the left dorsolateral prefrontal cortex improves working memory of subjects with methamphetamine use disorder

2021· article· en· W3208934773 sur OpenAlexaff
Yi Zhang, Yixuan Ku, Junfeng Sun, Zafiris J. Daskalakis, Ti‐Fei Yuan

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScience and Technology Commission of Shanghai Municipality
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationWorking memoryPrefrontal cortexResting state fMRIPsychologyStimulationDorsolateral prefrontal cortexNeuroscienceMethamphetamineCognitionElectroencephalographyAudiologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Repetitive transcranial magnetic stimulation has been employed to treat drug dependence, reduce drug use and improve cognition. The aim of the study was to analyze the effectiveness of intermittent theta-burst stimulation (iTBS) on cognition in individuals with methamphetamine use disorder (MUD). METHODS: This was a secondary analysis of 40 MUD subjects receiving left dorsolateral prefrontal cortex (L-DLPFC) iTBS or sham iTBS for 20 times over 10 days (twice-daily). Changes in working memory (WM) accuracy, reaction time, and sensitivity index were analyzed before and after active and sham rTMS treatment. Resting-state EEG was also acquired to identify potential biological changes that may relate to any cognitive improvement. RESULTS: The results showed that iTBS increased WM accuracy and discrimination ability, and improved reaction time relative to sham iTBS. iTBS also reduced resting-state delta power over the left prefrontal region. This reduction in resting-state delta power correlated with the changes in WM. CONCLUSIONS: Prefrontal iTBS may enhance WM performance in MUD subjects. iTBS induced resting EEG changes raising the possibility that such findings may represent a biological target of iTBS treatment response.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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