A systematic literature review reveals that noninvasive neuromodulation (rTMS, tDCS) changes resting-state fMRI in adults with substance-related and addictive disorders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Substance-related and addictive disorders (SRADs) are chronic, relapsing psychiatric disorders. Craving is challenging to treat and is a crucial predictor of relapse. Noninvasive neuromodulation approaches are promising to target circuits important for craving at rest, including repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) and transcranial direct current stimulation (tDCS). In addition, resting-state functional connectivity (rs-FC) helps investigate how neuromodulation engages neural substrates in a task-free manner. Yet, researchers do not know whether and how neuromodulation methods might change rs-FC in SRAD patients. Objective: We conducted a systematic literature review to investigate whether and how rTMS and tDCS modulate rs-FC across SRADs. Methods: We performed a PRISMA guidelines systematic literature search in the CENTRAL and PubMed databases using search strings for SRADs, rTMS, tDCS, and rs-fMRI. Our inclusion criteria were based on the PICO framework of “participant” (adults with SRADs, and all derivative terms), “intervention “(rTMS or tDCS), “comparator” (sham control), and “outcome” (rs-FC). Results: Our preliminary results identified rTMS and tDCS studies that mainly investigated alcohol, methamphetamine, or tobacco use disorders. Studies predominantly targeted the dorsolateral prefrontal cortex and used seed-based analyses. rTMS and tDCS primarily modulated rs-FC of frontal, fronto-parietal, and fronto-temporal networks, the latter two associated with craving reductions. Other circuits were also modulated (e.g., containing frontal, insular, temporal, parietal, or subcortical areas), with some related to reduced craving. Finalized results will be presented in February. Conclusions: Abundant studies now show that rTMS or tDCS change rs-FC of specific circuits with local and distal regions to the target location in SRADs. The initial seed choices for rs-FC may explain some of the heterogeneous results. Ongoing work links rs-FC changes to craving reductions, which pave the way for potential therapeutic targets and approaches. Rs-FC changes may also help with personalized targeting and treatments. Research Category and Technology and Methods Clinical Research: 18. Functional Brain Imaging Keywords: Substance-related and addictive disorders, Repetitive transcranial magnetic stimulation, Transcranial direct current stimulation, Resting-state fMRI
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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 | 0,009 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».