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Enregistrement W4390193108 · doi:10.1002/alz.076332

Efficacy of transcranial direct current stimulation in mild cognitive impairment – a meta‐analysis

2023· article· en· W4390193108 sur OpenAlexaboutno aff
G. Sandhya, Palash Kumar Malo, Thomas Gregor Issac

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationMontreal Cognitive AssessmentDementiaMemory spanCognitionPsychologyTrail Making TestAudiologyCognitive declineMeta-analysisConfidence intervalBrain stimulationMini–Mental State ExaminationRandomized controlled trialMedicineCognitive impairmentPhysical medicine and rehabilitationWorking memoryInternal medicinePsychiatryStimulationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background MCI or Mild Cognitive Impairment is a state of cognitive decline which is in between that of normal ageing and dementia. People with MCI have a higher chance of progressing to dementia because of which introducing interventions at this stage becomes increasingly important. Transcranial Direct Current Stimulation (tDCS) is one non‐invasive brain stimulation technique that is considered as an effective intervention strategy for people with MCI to prevent their progression to dementia. Method From 221 and 686 results obtained from PubMed and Google Scholar respectively using the search term ‘(“tDCS”) AND (“MCI”) AND (Randomized) AND (sham controlled)’, 8 studies were included for the current meta‐analysis. Among these studies, the most commonly used cognitive tests namely MMSE (Mini Mental State Examination), MoCA (Montreal Cognitive Assessment), TMT (Trail Making Test) A and B, DST (Digit Span Test) forward and backward and Logical Memory Test were considered for the analysis. The standard mean difference between active and sham treatments in different tests were computed. Result The standard mean difference and the 95% confidence interval for the test scores are MoCA: 0.37 (‐0.22,0.95), MMSE: 0.26 (‐0.25, 0.77), TMT A: ‐0.01 (‐0.42, 0.40), TMT B: 0.07 (‐0.41, 0.55), DST F: ‐0.09 (‐0.44, 0.25), DST B: ‐0.11 (‐0.54, 0.31) and Logical memory test: 0.80 (‐0.24, 1.83). It is found that there is an improvement in the performance in MoCA, MMSE, TMT A and logical memory test after treatment with active tDCS but the improvement is statistically insignificant. Conclusion Although there is an evident clinical effectiveness, the study identified no significant improvement in cognitive performance with active tDCS in comparison with sham tDCS. This might be due to difference in protocols followed among studies, lower duration of stimulation in a few studies and smaller sample size in each.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,044
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,230 · 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
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

Citations0
Publié2023
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