Digitizing Non-Invasive Neuromodulation Trials: Scoping Review, Process Mapping, and Recommendations from a Delphi Panel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although relatively costly and non-scalable, non-invasive neuromodulation interventions are treatment alternatives for neuropsychiatric disorders. The recent developments of highly-deployable transcranial electric stimulation (tES) systems, combined with mobile-Health technologies, could be incorporated in digital trials to overcome methodological barriers and increase equity of access. We convened 61 highly-productive specialists and contacted 8 tES companies to assess 71 issues related to tES digitalization readiness, and processes, barriers, advantages, and opportunities for implementing tES digital trials. Delphi-based recommendations (>60% agreement) were provided. Device appraisal showed moderate digitalization readiness, with high safety and the possibility of trial implementation, but low connectivity. Panelists recognized the potential of tES for scalability, generalizability, and leverage of digital trials processes; although they reached no consensus about aspects regarding methodological biases. We further propose and discuss a conceptual framework for exploiting shared aspects between mobile-Health tES technologies with digital trials methodology to drive future efforts for digitizing tES trials. Graphical Abstract. Consensus Roadmap (A) Recruitment process . The study procedure started with defining the components of the research problem by the core research team. After defining the problems, two different sets of participants (the steering committee (SC) including key leaders of the field identified by the core team and the expert panel (EP) as a more diverse group of experts identified based on the number of publications based on a systematic review) were identified and were invited to participate in a Delphi study. The study facilitators (first and last authors) led the communications with the SC to design the initial questionnaire through an iterative approach. (B) Evidence synthesis: To collect the available evidence, companies producing portable tES (ptES) devices were contacted, based on the companies suggested by the SC and EP to provide details about the available devices. For mapping methodological processes of digitizing tES trials, two distinct strategies were performed and embedded into the questionnaire, namely SIPOC (Suppliers, Inputs, Process, Outputs, and Customer) and SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats) assessment were performed and embedded into the questionnaire. (C) Consensus development: In the next phase, the questionnaire was validated and finalized via collecting and summarizing opinions. Afterward, the SC and EP responded to the final questionnaire, and results were analyzed providing a list of recommendations for running tES digital trials based on a pre-registered consensus threshold.
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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 | 0,576 | 0,605 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».