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Enregistrement W4206120791 · doi:10.1002/alz.054506

Efficacy of non‐invasive brain stimulation on global cognition in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment: A meta‐analysis

2021· article· en· W4206120791 sur OpenAlexaffabout
Kritleen K. Bawa, Johannes Teselink, Grace KY Koo, Krushnaa Sankhe, Celina Liu, Walter Swardfager, Nathan Herrmann, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationCognitionMontreal Cognitive AssessmentBrain stimulationMeta-analysisTranscranial magnetic stimulationPsychologyRandomized controlled trialAlzheimer's diseaseEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMedicineSubgroup analysisInternal medicineClinical psychologyPsychiatryDiseaseCognitive impairmentStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Non‐invasive brain stimulation (NIBS) is a non‐pharmacological intervention that has shown some promise in improving cognition in people with Alzheimer’s disease (AD), but clinical trials involving NIBS have shown inconsistent results. This meta‐analysis investigated the efficacy of NIBS, particularly repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), and transcranial direct current stimulation (tDCS) compared to sham stimulation on global cognition in people with AD and its prodromal stage, mild cognitive impairment (MCI). Method Multi‐session randomized sham‐controlled clinical trials were identified though Medline, PsycInfo, and Embase until November 2020. Standardized mean differences (SMD) and 95% confidence intervals (CI) between the two groups were calculated using random‐effects meta‐analyses. Outcome measures for global cognition included scores on the Mini‐Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Alzheimer's Disease Assessment Scale–Cognitive Subscale (ADAS‐cog). Heterogeneity, from different NIBS techniques, disease populations, or tests used to assess global cognition, was measured using chi‐square and I2, and investigated using subgroup analyses. Result A total of 17 studies (Nactive=233, Nsham=218) were included. NIBS (rTMS [11 studies] + tDCS [6 studies]) significantly improved global cognition in patients with AD and MCI (SMD=1.11; 95% CI=0.42,1.80; p=0.002). Subgroup analyses showed that rTMS (SMD=1.08; CI=0.32,1.84; p=0.005) but not tDCS improved global cognition. Patients with AD [13 studies] (SMD=1.02; 95% CI=0.28,1.76; p=0.007) but not MCI [4 studies] showed significant improvement on global cognition following NIBS as compared to the sham group. Additionally, significant improvement on both the MMSE (SMD=0.67; 95% CI=0.13,1.22, p=0.016) and ADAS‐cog (SMD=1.34; 95% CI=0.30, 2.39; p=0.012) scores were seen in patients with AD following rTMS, when analyzed separately. There was substantial heterogeneity across all analyses (all I2 > 50%) that was not resolved by subgroup analyses. Egger’s test showed no evidence of a publication bias. Conclusion NIBS, particularly rTMS, improved global cognition in those with AD. Further studies with bigger sample sizes in MCI and those using tDCS will help to fully evaluate the specific NIBS techniques and population most likely to benefit on global cognitive measures.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,049
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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