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Enregistrement W4285733412 · doi:10.3390/brainsci12070929

Evidence of Neuroplastic Changes after Transcranial Magnetic, Electric, and Deep Brain Stimulation

2022· review· en· W4285733412 sur OpenAlexaff
Julius Kricheldorff, Katharina Göke, Maximilian Kiebs, Florian H. Kasten, Christoph S. Herrmann, Karsten Witt, René Hurlemann

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftCarl von Ossietzky Universität Oldenburg
Mots-clésNeuroscienceTranscranial magnetic stimulationBrain stimulationTranscranial direct-current stimulationHuman brainBrain activity and meditationElectrical brain stimulationStimulationNeuroplasticityTranscranial alternating current stimulationPsychologyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric and magnetic stimulation of the human brain can be used to excite or inhibit neurons. Numerous methods have been designed over the years for this purpose with various advantages and disadvantages that are the topic of this review. Deep brain stimulation (DBS) is the most direct and focal application of electric impulses to brain tissue. Electrodes are placed in the brain in order to modulate neural activity and to correct parameters of pathological oscillation in brain circuits such as their amplitude or frequency. Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive alternative with the stimulator generating a magnetic field in a coil over the scalp that induces an electric field in the brain which, in turn, interacts with ongoing brain activity. Depending upon stimulation parameters, excitation and inhibition can be achieved. Transcranial electric stimulation (tES) applies electric fields to the scalp that spread along the skull in order to reach the brain, thus, limiting current strength to avoid skin sensations and cranial muscle pain. Therefore, tES can only modulate brain activity and is considered subthreshold, i.e., it does not directly elicit neuronal action potentials. In this review, we collect hints for neuroplastic changes such as modulation of behavior, the electric activity of the brain, or the evolution of clinical signs and symptoms in response to stimulation. Possible mechanisms are discussed, and future paradigms are suggested.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations115
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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