Zapping the brain to enhance sport performance? Evidence from an umbrella review of the effect of transcranial direct current stimulation on physical performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Concepts such as "neuro-doping" or brain doping have contributed to an expansion in the area of transcranial direct current stimulation (tDCS) and its impact over exercise and physical performance in recent years. Here we assess the evidence supporting the healthy population using an umbrella review of meta-analyses investigating the role of tDCS to enhance exercise performance. We identified 9 meta-analyses encompassing 50 crossover studies and 683 participants that met our inclusion criteria. Despite the fact that most meta-analyses reported a positive effect of tDCS, our analyses revealed overly low statistical power in the primary studies, publication bias, and large variability in pre-processing and analytic decisions. Indeed, a specification-curve analysis showed that the final effect could range from g = −0.23 to g = 0.33, depending on decisions such as the formula used for estimating the effect size and multiple additional analytic steps. Moreover, a meta-analysis of all the primary studies included in the umbrella review showed a small effect of tDCS ( g z = 0.28, 95%CI [0.18, 0.39]) that became substantially smaller and inconclusive after accounting for publication bias, g rm = 0.10, 95%CrI [−0.04, 0.20], BF 10 = 0.99. In summary, our findings highlight that current evidence, from both individual studies and meta-analyses, does not conclusively support the idea that tDCS enhances performance outcomes.
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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 | 0,034 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».