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Enregistrement W4388745630 · doi:10.1101/2023.11.13.566909

Can non-invasive brain stimulation modulate peak alpha frequency in the human brain? A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4388745630 sur OpenAlexaff
Samantha K. Millard, Darrah B. Speis, Patrick Skippen, Alan Chiang, Wei‐Ju Chang, Alexander Lin, Andrew J. Furman, Ali Mazaheri, David A. Seminowicz, Siobhan M. Schabrun

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensParkwood InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial alternating current stimulationMeta-analysisTranscranial direct-current stimulationBrain stimulationTranscranial magnetic stimulationCochrane LibraryStimulationPsychologyPublication biasPlaceboNeuroscienceMedicineInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Peak alpha frequency, the dominant oscillatory frequency within the alpha range (8–12 Hz), is associated with cognitive function and several neurological conditions, including chronic pain. Manipulating PAF could offer valuable insight into the relationship between PAF and various functions and conditions and provide new treatment avenues. This systematic review aimed to comprehensively synthesise effects of non-invasive brain stimulation (NIBS) on PAF speed. Relevant studies assessing PAF pre- and post-NIBS in healthy adults were identified through systematic searches of electronic databases (Embase, PubMed, PsychINFO, Scopus, The Cochrane Library) and trial registers. The Cochrane risk-of-bias tool was employed for assessing study quality. Quantitative analysis was conducted through pairwise meta-analysis when possible; otherwise, qualitative synthesis was performed. The review protocol was registered with PROSPERO (CRD42020190512) and the Open Science Framework ( https://osf.io/2yaxz/ ). Eleven NIBS studies were included, all with a low risk-of-bias, comprising seven transcranial alternating current stimulation (tACS), three repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), and one transcranial direct current stimulation (tDCS) study. Meta-analysis of active tACS conditions (eight conditions from five studies) revealed no significant effects on PAF (mean difference [MD] = -0.12, 95% CI = -0.32 to 0.08, p = 0.24). Qualitative synthesis provided no evidence that tDCS altered PAF and moderate evidence for transient increases in PAF with 10 Hz rTMS. There is limited evidence that NIBS can modulate PAF, and existing evidence does not demonstrate robust effects. Further studies employing standardised stimulation protocols are necessary to determine the potential of NIBS to modulate PAF.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,031
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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