Targeting motor cortex high-excitability states defined by functional connectivity with real-time EEG–TMS
Notice bibliographique
Résumé
We tested previous post-hoc findings indicating a relationship between functional connectivity (FC) in the motor network and corticospinal excitability (CsE), in a real-time EEG-TMS experiment in healthy participants. We hypothesized that high FC between left and right motor cortex predicts high CsE. FC was quantified in real-time by single-trial phase-locking value (stPLV), and TMS single pulses were delivered based on the current FC. CsE was indexed by motor-evoked potential (MEP) amplitude in a hand muscle. Possible confounding factors (pre-stimulus μ-power and phase, interstimulus interval) were evaluated post hoc. MEPs were significantly larger during high FC compared to low FC. Post hoc analysis revealed that the FC condition showed a significant interaction with μ-power in the stimulated hemisphere. Further, inter-stimulus interval (ISI) interacted with high vs. low FC conditions. In summary, FC was confirmed to be predictive of CsE, but should not be considered in isolation from μ-power and ISI. Moreover, FC was complementary to μ-phase in predicting CsE. Motor network FC is another marker of real-time accessible CsE beyond previously established markers, in particular phase and power of the μ rhythm, and may help define a more robust composite biomarker of high/low excitability states of human motor cortex.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».