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Enregistrement W3215392718 · doi:10.1016/j.brs.2021.10.245

Modulation of cortical oscillations using 10hz near-infrared transcranial and intranasal photobiomodulation: a randomized sham-controlled crossover study

2021· article· en· W3215392718 sur OpenAlexaff
Reza Zomorrodi, Mahta Karimpoor, Alison S. Smith, Janine Liburd, Genane Loheswaran, Neda Rashidi‐Ranjbar, Nazanin Hosseinkhah, Lew Lim

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensMental Health Research CanadaCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulationResting state fMRICrossover studyDuty cycleMedicineAlpha (finance)AudiologyAnesthesiaPsychologyNeuroscienceInternal medicinePhysicsSurgeryPlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Transcranial Photobiomodulation (tPBM) provides a safe and noninvasive brain stimulation to intervene with brain functions. Despite the large body of reported clinical and behavioral outcomes, there is still need for a fuller understanding regarding NIR penetration and mechanisms. In this study, we investigated the effect of tPBM on cortical oscillations using power spectrum analysis. Methods: Twenty five healthy volunteers (9M/16F; mean age ± SD= 68.3± 6.63 years) received 20 minutes of active tPBM using 810 nm light-emitting diodes(LEDs), pulsed at 10 Hz with 50% duty cycle. In a randomized cross-over design, all participants received four arms of stimulation: (1) active (standard montage; LEDs irradiating the 4 hubs of default mode network), (2) active (non-standard montage - rearrangement of LEDs over right temporal-occipital regions, (3) active intranasal diode only, (4) sham (standard montage). Resting state EEG data was collected 10 minutes before (pre-tPBM), and at 10 and 30 minutes after (post10-tPBM; post30-tPBM) each stimulation session. The artifact-free resting-state data were used for power spectrum analysis. Results: Our power spectrum analysis showed significant changes in most frequency bands with all active stimulations (P<0.01). However, this modulation depended on the type and the location of stimulation. Namely, in type (1), a significant increase in theta, alpha, beta and gamma both post10-tPBM and post30-tPBM. For type (2), we found a significant increase in theta post30-tPBM, and alpha both post10 and post30-tPBM. For type (3) we found a significant increase in beta and gamma post10-tPBM and post30-tPBM, prominent in the posterior channels. Type (4) showed no significant change in any frequency bands. Conclusion: Findings from this study provide novel evidence that tPBM modulates neural oscillations in a frequency and location dependent manner. This is also the first investigation to measure the significant effect of an intranasal NIR LED on brain oscillation with EEG. Keywords: tPBM, EEG, power spectrum, cortical oscillation

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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