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Enregistrement W4386863491 · doi:10.1101/2023.09.18.558292

Enhancement of neurophysiological signatures of working memory by combined yoga and tDCS

2023· preprint· en· W4386863491 sur OpenAlexaff
Omid Sefat, Mohammad Ali Salehinejad, Marlon Danilewitz, Reza Shalbaf, Fidel Vila‐Rodriguez

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaOntario Shores Centre for Mental Health SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuromodulationTranscranial direct-current stimulationNeurophysiologyCognitionWorking memoryPsychologyTask (project management)NeurostimulationSession (web analytics)Event-related potentialNeuroscienceFunctional electrical stimulationPhysical medicine and rehabilitationStimulationMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a non-invasive neuromodulation technology that can modulate cortical excitability. Similarly, yoga has been found to influence neuronal activity and cognition. The aim of this study was to investigate the impact of combined yoga and tDCS on event-related potential (ERP) components during an N-Back working memory task. In a randomized, double-blind, cross-over design study, 22 healthy participants underwent a yoga/active tDCS session (2mA; 20min; anode on F3, cathode on F4) or a yoga/sham tDCS session on two different days. During the N-Back task, ERP components were obtained before and after each intervention. Results show that active tDCS plus yoga was associated with significant changes in the amplitude of the P200 component for the 2-Back in Fz and F3 channels and P300 for 3-Back in F3 and Pz electrodes. These results suggest that combining behavioral and electrical neuromodulation techniques may have the potential to enhance cognition and neurophysiological effects.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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