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Enregistrement W4212805471 · doi:10.3389/fnins.2022.787403

Insight Into the Effects of Clinical Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation on the Brain From Positron Emission Tomography and Magnetic Resonance Imaging Studies: A Narrative Review

2022· review· en· W4212805471 sur OpenAlexafffund
Lucero Aceves-Serrano, Jason L. Neva, Doris J. Doudet

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFondation Brain Canada
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationPositron emission tomographyNeuroimagingMagnetic resonance imagingFunctional magnetic resonance imagingNeuroscienceMedicineDiffusion MRIResting state fMRIBrain stimulationStimulationPsychologyFunctional imagingBrain activity and meditationElectroencephalographyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) has been proposed as a therapeutic tool to alleviate symptoms for neurological and psychiatric diseases such as chronic pain, stroke, Parkinson's disease, major depressive disorder, and others. Although the therapeutic potential of rTMS has been widely explored, the neurological basis of its effects is still not fully understood. Fortunately, the continuous development of imaging techniques has advanced our understanding of rTMS neurobiological underpinnings on the healthy and diseased brain. The objective of the current work is to summarize relevant findings from positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MRI) techniques evaluating rTMS effects. We included studies that investigated the modulation of neurotransmission (evaluated with PET and magnetic resonance spectroscopy), brain activity (evaluated with PET), resting-state connectivity (evaluated with resting-state functional MRI), and microstructure (diffusion tensor imaging). Overall, results from imaging studies suggest that the effects of rTMS are complex and involve multiple neurotransmission systems, regions, and networks. The effects of stimulation seem to not only be dependent in the frequency used, but also in the participants characteristics such as disease progression. In patient populations, pre-stimulation evaluation was reported to predict responsiveness to stimulation, while post-stimulation neuroimaging measurements showed to be correlated with symptomatic improvement. These studies demonstrate the complexity of rTMS effects and highlight the relevance of imaging techniques.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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