The use of non‐invasive brain stimulation techniques to reduce body weight and food cravings: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary Several studies demonstrated non‐invasive brain stimulation (NIBS) techniques such as transcranial direct current stimulation (tDCS) and transcranial magnetic stimulation (TMS) are safe and simple techniques that can reduce body weight, food cravings, and food consumption in patients with obesity. However, a systematic to evaluate the efficacy of active NIBS versus sham stimulation in reducing body weight and food cravings in patients with obesity is not available. We conducted a systematic review and meta‐analysis of randomized controlled trials (RCTs) using PubMed, Embase, MEDLINE, and Cochrane Central Register of Control Trial between January 1990 and February 2022. Mean differences (MDs) for continuous outcome variables with 95% confidence intervals (95% CIs) were used to examine the effects of NIBS on body weight and body mass index (BMI), whereas the hedges's g test was used to measure the effects on food craving. Nineteen RCTs involving 571 participants were included in this study. Active neurostimulation (TMS and tDCS) was significantly more likely than sham stimulation to reduce body weight (TMS: −3.29 kg, 95% CI [−5.32, −1.26]; I2 = 48%; p < .001; tDCS: −0.82 kg, 95% CI [−1.01, −0.62]; I2 = 0.0%; p = .00) and BMI (TMS: −0.74, 95% CI [−1.17, −0.31]; I2 = 0% p = .00; tDCS: MD = −0.55, 95% CI [−2.32, 1.21]; I2 = 0% p = .54) as well as food cravings (TMS: g = −0.91, 95% CI [−1.68, −0.14]; I2 = 88 p = .00; tDCS: g = −0.32, 95% CI [−0.62, −0.02]; p = .04). Compared with sham stimulation, our findings indicate that active NIBS can significantly help to reduce body weight and food cravings. Hence, these novel techniques may be used as primary or adjunct tools in treating patients with obesity.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».