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Enregistrement W4281918454 · doi:10.1002/ana.26430

Non‐invasive Brain Stimulation Can Reduce Unilateral Spatial Neglect after Stroke: <scp>ELETRON</scp> Trial

2022· article· en· W4281918454 sur OpenAlexaff
Taís Regina da Silva, Hélio Rubens de Carvalho Nunes, Rafael Dalle Molle da Costa, Juli Thomaz de Souza, Fernanda Cristina Winckler, Lorena Cristina Alvarez Sartor, Gabriel Pinheiro Módolo, Natália Cristina Ferreira, Josiela Cristina da Silva Rodrigues, Rafael Guimarães Kanda, Marcelo Ortolani Fogarolli, Guilherme Ferreira Borges, Gabriela Rizzo Soares Rizzatti, Priscila Watson Ribeiro, Diandra B. Favoretto, Luan Rafael Aguiar dos Santos, Silméia Garcia Zanati Bazan, Luiz Eduardo Betting, Letícia Cláudia de Oliveira Antunes, Vítor Mendes Pereira, Dylan J. Edwards, Octávio Marques Pontes‐Neto, Adriana Bastos Conforto, Rodrigo Bazán, Gustavo José Luvizutto

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationPhysical therapyFunctional Independence MeasureStroke (engine)MedicineModified Rankin ScalePost-hoc analysisPhysical medicine and rehabilitationRandomized controlled trialRepeated measures designAnalysis of varianceBrain stimulationRehabilitationPsychologyInternal medicineStimulationIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Rehabilitation top-down techniques based on brain stimulation present variable outcomes in unilateral spatial neglect (USN) after stroke. This study aimed to examine the effects of physical therapy after anodal and cathodal transcranial direct current stimulation (A-tDCS and C-tDCS, respectively) to improve visuospatial and functional impairments in individuals with USN after stroke. METHODS: This double-blinded, pilot randomized clinical trial enrolled patients with USN after ischemic stroke. Randomization was stratified according to the Behavior Inattention Test-Conventional (BIT-C) and Catherine Bergego Scale (CBS). Outpatient physical therapy was conducted for 7.5 weeks after 20 minutes of tDCS. The primary outcome was the USN degree evaluated by the BIT-C. Secondary outcomes were the difference in CBS score, stroke severity (National Institutes of Health Stroke Scale [NIHSS]), disability (modified Rankin Scale), autonomy (Barthel Index, Functional Independence Measure), and quality of life (EuroQol Group 5-Dimension Self-Report Questionnaire). Outcomes were analyzed using an analysis of covariance model corrected by age, baseline NIHSS, and baseline BIT-C. Pairwise post hoc comparisons were performed using Bonferroni correction. RESULTS: In the primary outcomes, A-tDCS led to greater improvement in BIT-C after intervention (mean difference [MD] = 18.4, 95% confidence interval [CI] = 3.9-32.8, p = 0.008) compared to sham. However, no significant differences were observed between A-tDCS and C-tDCS (MD = 13.9, 95% CI = -0.3 to 28.1, p = 0.057), or C-tDCS and sham (MD = 4.5, 95% CI = -9.7 to 18.8, p = 0.99). There were no significant differences between groups in terms of secondary outcomes. INTERPRETATION: A-tDCS associated with physical therapy can decrease the severity of USN after stroke. However, these preliminary findings must be confirmed by collecting additional evidence in a larger phase 3 trial. ANN NEUROL 2022;92:400-410.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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