The distribution and reliability of TMS-evoked short- and long-latency afferent interactions
Notice bibliographique
Résumé
Short-latency afferent inhibition (SAI) and long-latency afferent inhibition (LAI) occur when the motor evoked potential (MEP) elicited by transcranial magnetic stimulation (TMS) is reduced by the delivery of a preceding peripheral nerve stimulus. The intra-individual variability in SAI and LAI is considerable, and the influence of sample demographics (e.g., age and biological sex) and testing context (e.g., time of day) is not clear. There are also no established normative values for these measures, and their reliability varies from study-to-study. To address these issues and facilitate the interpretation of SAI and LAI research, we pooled data from studies published by our lab between 2014 and 2020 and performed several retrospective analyses. Patterns in the depth of inhibition with respect to age, biological sex and time of testing were investigated, and the relative reliability of measurements from studies with repeated baseline SAI and LAI assessments was examined. Normative SAI and LAI values with respect to the mean and standard deviation were also calculated. Our data show no relationship between the depth of inhibition for SAI and LAI with either time of day or age. Further, there was no significant difference in SAI or LAI between males and females. Intra-class correlation coefficients (ICC) for repeated measurements of SAI and LAI ranged from moderate (ICC = 0.526) to strong (ICC = 0.881). The mean value of SAI was 0.71 ± 0.27 and the mean value of LAI was 0.61 ± 0.34. This retrospective study provides normative values, reliability estimates, and an exploration of demographic and testing influences on these measures as assessed in our lab. To further facilitate the interpretation of SAI and LAI data, similar studies should be performed by other labs that use these measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».