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Enregistrement W4303614313 · doi:10.3390/bios12100814

Investigation of Spatiotemporal Profiles of Single-Pulse TMS-Evoked Potentials with Active Stimulation Compared with a Novel Sham Condition

2022· article· en· W4303614313 sur OpenAlexafffund
Mayuko Takano, Masataka Wada, Reza Zomorrodi, Keita Taniguchi, Xuemei Li, Shiori Honda, Yui Tobari, Yu Mimura, Shinichiro Nakajima, Ryosuke Kitahata, Masaru Mimura, Zafiris J. Daskalakis, Daniel M. Blumberger, Yoshihiro Noda

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeBrainsWayYoshitomiyakuhin CorporationMitsubishi Tanabe Pharma CorporationTeijin PharmaFondation Brain CanadaNovartis PharmaOtsuka PharmaceuticalNational Institutes of HealthShionogiEisaiAstellas PharmaMerck Sharp and DohmeEli Lilly and CompanyOno PharmaceuticalMagVentureMiyuki GikenJapan Research Foundation for Clinical PharmacologyCentre for Addiction and Mental Health FoundationPfizerDainippon Sumitomo PharmaJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Institutes of Health ResearchIndivior
Mots-clésElectroencephalographyStimulationTranscranial magnetic stimulationNeurophysiologyNeuroscienceStimulus (psychology)PsychologyEvoked potentialElectrophysiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying genuine cortical stimulation-elicited electroencephalography (EEG) is crucial for improving the validity and reliability of neurophysiology using transcranial magnetic stimulation (TMS) combined with EEG. In this study, we evaluated the spatiotemporal profiles of single-pulse TMS-elicited EEG response administered to the left dorsal prefrontal cortex (DLPFC) in 28 healthy participants, employing active and sham stimulation conditions. We hypothesized that the early component of TEP would be activated in active stimulation compared with sham stimulation. We specifically analyzed the (1) stimulus response, (2) frequency modulation, and (3) phase synchronization of TMS-EEG data at the sensor level and the source level. Compared with the sham condition, the active condition induced a significant increase in TMS-elicited EEG power in the 30-60 ms time interval in the stimulation area at the sensor level. Furthermore, in the source-based analysis, the active condition induced significant increases in TMS-elicited response in the 30-60 ms compared with the sham condition. Collectively, we found that the active condition could specifically activate the early component of TEP compared with the sham condition. Thus, the TMS-EEG method that was applied to the DLPFC could detect the genuine neurophysiological cortical responses by properly handling potential confounding factors such as indirect response noises.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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