Deep rTMS of the insula and prefrontal cortex in smokers with schizophrenia: Proof-of-concept study
Notice bibliographique
Résumé
Patients with schizophrenia have a high prevalence of cigarette smoking and respond poorly to conventional treatments, highlighting the need for new therapies. We conducted a mechanistic, proof-of-concept study using bilateral deep repetitive transcranial magnetic stimulation (dTMS) of insular and prefrontal cortices at high frequency, using the specialized H4 coil. Feasibility of dTMS was tested for disruption of tobacco self-administration, insula target engagement, and insula circuit modulation, all of which were a priori outcomes of interest. Twenty patients completed the study, consisting of weekday dTMS sessions (randomization to active dTMS or sham; double-blind; 10 patients per group), a laboratory tobacco self-administration paradigm (pre/post assessments), and multimodal imaging (three MRI total sessions). Results showed that participants assigned to active dTMS were slower to initiate smoking their first cigarette compared with sham, consistent with smoking disruption. The imaging analyses did not reveal significant Time × Group interactions, but effects were in the anticipated directions. In arterial spin labeling analyses testing for target engagement, an overall decrease in insula blood flow, measured during a post-treatment MRI versus baseline, was numerically more pronounced in the active dTMS group than sham. In fMRI analyses, resting-state connectivity between the insula and default mode network showed a numerically greater change from baseline in the active dTMS group than sham, consistent with a functional change to insula circuits. Exploratory analyses further suggested a therapeutic effect of dTMS on symptoms of psychosis. These initial observations pave the way for future confirmatory studies of dTMS in smoking patients with schizophrenia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».