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Enregistrement W4320908489 · doi:10.1016/j.brs.2023.01.017

Neuromodulation of memory network in patients with Alzheimer’s disease

2023· article· en· W4320908489 sur OpenAlexaff
Andrés M. Lozano

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuromodulationDeep brain stimulationNeuroscienceCognitionFornixPsychologyBrain stimulationStimulationBrain functionHuman brainDiseaseMedicineParkinson's diseaseHippocampusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symposium title: Strengths and weaknesses of intracranial electrical stimulation in localizing functions and treating dysfunctions in the human brain Symposium description: Some of the most distinguished leaders in the field will present an overview of how the human brain can be studied with intracranial direct cortical stimulation and how neuropsychiatric disorders can be treated with this approach. They will discuss promises and weaknesses of this approach and suggest future directions. Abstract Alzheimer's disease (AD) is characterized by a profound disruption of cortical networks subserving memory and cognitive function. In an ongoing clinical trial, deep brain stimulation (DBS) of the fornix is being examined to modulate these networks to improve their function. In addition, emerging evidence from animal models and patients suggests that electrical stimulation of these circuits can restore metabolic function, improve cognition, and have reparative and regenerative effects. An update on the state of DBS approaches to treat circuit dysfunction in AD will be presented, along with a discussion of lessons learned. Research Category and Technology and Methods Clinical Research: 1. Deep Brain Stimulation (DBS) Keywords: DBS, Intracranial, Direct Cortical Stimulation

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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