Efficacy of repetitive transcranial magnetic stimulation on post‐stroke cognitive impairment: A systematic and a network meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to evaluate the efficacy of different repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) modes in stroke patients with cognitive impairment, and to rank the best option according to the outcome measures. METHODS: Literature was searched in PubMed, Cochrane Library, Web of Science, Embase, SinoMed, China National Knowledge Infrastructure, Wanfang Database, and VIP Database, from database inception to September 2023. We included randomized controlled trials (RCTs) investigating the efficacy of all rTMS modes for post-stroke cognitive impairment. The selected studies assessed at least one of the following outcome measures: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-Mental State Examination (MMSE), P300 latency and amplitude, and modified Barthel Index (MBI) or BI. Two researchers independently conducted data extraction. Quality assessment was performed using RevMan 5.3 software based on the Cochrane Collaboration's tool, and statistical analysis was conducted by GeMTC 0.14.3 software and Stata 17.0 software. RESULTS: The network meta-analysis included 74 RCTs with a total of 5478 patients. The best probability ranking indicated that intermittent theta burst stimulation (iTBS) was the most effective in enhancing MoCA, MMSE and MBI scores (85%, 54%, 42%, respectively), followed by 10 Hz rTMS (79%, 50%, 39%, respectively), for P300 amplitude, ≤1 Hz rTMS was ranked first (52%). CONCLUSIONS: The current limited evidence suggests that iTBS may be the optimal approach for improving cognitive and daily life abilities of stroke patients, followed by 10 Hz rTMS, ≤1 Hz rTMS may be the preferred option for enhancing P300 amplitude. TRAIL REGISTRATION: PROSPERO 2023 CRD42023424771 available from: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?RecordID=424771.
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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 | 0,017 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».