Comparing conventional treatment, single-target rTMS, or dual-target rTMS for the treatment of post-stroke cognitive impairment — clinical effects and neuroscientific insights: study protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although increasing evidence suggests that repetitive transcranial magnetic stimulation may help improve cognitive impairment after stroke, its clinical efficacy is still limited. This limitation may be due to the fact that the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) is only one of several brain areas involved in post-stroke cognitive impairment (PSCI). The aim of the present study is to reveal whether dual-target stimulation is superior to single-target stimulation and usual care in the treatment of PSCI. METHODS: A single-center, single-blind, randomized controlled trial will be conducted, and fifty-seven PSCI patients will be recruited and randomly assigned to one of three groups based on the stimulating site. The primary outcome is cognitive function, measured using the Montreal Cognitive Assessment Beijing Version (MoCA-BJ) and Mini-Mental Status Examination (MMSE). The secondary outcomes are the modified Barthel Index (MBI), Trail-Making Test (TMT), and digital span test (DST). Furthermore, changes in brain activity are assessed using transcranial Doppler sonography (TCD) examination and serum levels of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and vascular endothelial growth factor (VEGF) closely related to nerve and vascular repair after brain injury. All outcomes will be measured at baseline and 4 weeks after treatment. DISCUSSION: If dual-target rTMS in significant improvements in cognitive function, this method could be considered as a first-line clinical treatment for PSCI. This proposed study has the potential to identify a new, evidence-based intervention that can enhance cognition and independent living in patients with cognitive impairment after stroke. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2200066184 . It was registered on 26 November 2022.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».