Zapping the brain to enhance sport performance? An umbrella review of the effect of transcranial direct current stimulation on physical performance
Notice bibliographique
Résumé
Concepts such as "neurodoping" have contributed to an expansion in the area of transcranial direct current stimulation (tDCS) and its impact over physical performance in recent years. This umbrella review examines meta-analyses to evaluate tDCS's impact on exercise performance in healthy individuals. We identified 9 meta-analyses that met our inclusion criteria, encompassing 50 crossover studies and 683 participants. Like previous meta-analyses, we found a small but significant effect across individual studies (gz = 0.28, 95%CI [0.18, 0.39]). However, we also found clear evidence of publication bias, low power and substantial variability in methodological decisions. The average effect became non-significant after accounting for publication bias (grm = 0.10, 95%CrI [−0.04, 0.20], BF10 = 0.99), and 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. Overall, our findings suggest that current evidence does not conclusively support acute tDCS as an exercise performance enhancer.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».