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Enregistrement W4391671643 · doi:10.1016/j.brs.2024.01.008

Identifying clinical predictors of response to repetitive transcranial magnetic stimulation for smoking cessation: Secondary analysis of a multicenter RCT

2024· letter· en· W4391671643 sur OpenAlexaffabout
Victor M. Tang, Laurie Zawertailo, Peter Selby, Abraham Zangen, Dhvani Mehta, Tony P. George, Bernard Le Foll, Kristina M. Gicas, Matthew E. Sloan, Scott Veldhuizen

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of the Fraser ValleyPublic Health OntarioUniversity of TorontoWaypoint Centre for Mental Health CareCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesBrainsWay
Mots-clésRandomized controlled trialTranscranial magnetic stimulationMedicineSmoking cessationNicotineDeep transcranial magnetic stimulationPsychiatryInternal medicineStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tobacco smoking remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide. While evidence-based treatments exist for nicotine dependence, many patients do not respond to or cannot tolerate them. Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) is a novel, non-invasive neuromodulation treatment that stimulates parts of the brain involved in addiction [1]. Recently, the Brainsway H4 deep TMS coil was cleared by the FDA and Health Canada for the treatment for nicotine dependence, based on a pivotal multisite RCT with continuous quit rates of 19.4 % from rTMS compared to 8.7 % in the sham control group [2].

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,014
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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