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Enregistrement W4401587023 · doi:10.3389/fpsyt.2024.1419243

Transcranial alternating current stimulation for neuropsychiatric disorders: a systematic review of treatment parameters and outcomes

2024· review· en· W4401587023 sur OpenAlexaff
Fatemeh Gholamali Nezhad, Josh Martin, Vanessa K. Tassone, Alyssa Swiderski, Ilya Demchenko, Somieya Khan, Hamzah E. Chaudhry, Annalisa Palmisano, Emiliano Santarnecchi, Venkat Bhat

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialTranscranial alternating current stimulationPsycINFOMedicineNeurocognitiveBrain stimulationDorsolateral prefrontal cortexMEDLINETranscranial direct-current stimulationPsychiatryTranscranial magnetic stimulationPrefrontal cortexCognitionInternal medicineStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Transcranial alternating current stimulation (tACS) alters cortical excitability with low-intensity alternating current and thereby modulates aberrant brain oscillations. Despite the recent increase in studies investigating the feasibility and efficacy of tACS in treating neuropsychiatric disorders, its mechanisms, as well as optimal stimulation parameters, are not fully understood. Objectives: This systematic review aimed to compile human research on tACS for neuropsychiatric disorders to delineate typical treatment parameters for these conditions and evaluate its outcomes. Methods: A search for published studies and unpublished registered clinical trials was conducted through OVID (MEDLINE, PsycINFO, and Embase), ClinicalTrials.gov, and the International Clinical Trials Registry Platform. Studies utilizing tACS to treat neuropsychiatric disorders in a clinical trial setting were included. Results: In total, 783 published studies and 373 clinical trials were screened; 53 published studies and 70 clinical trials were included. Published studies demonstrated a low risk of bias, as assessed by the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Tools. Neurocognitive, psychotic, and depressive disorders were the most common disorders treated with tACS. Both published studies (58.5%) and registered clinical trials (52%) most commonly utilized gamma frequency bands and tACS was typically administered at an intensity of 2 mA peak-to-peak, once daily for 20 or fewer sessions. Although the targeted brain locations and tACS montages varied across studies based on the outcome measures and specific pathophysiology of the disorders, the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) was the most common target in both published studies (30.2%) and registered clinical trials (25.6%). Across studies that published results on tACS outcome measures, tACS resulted in enhanced symptoms and/or improvements in overall psychopathology for neurocognitive (all 11 studies), psychotic (11 out of 14 studies), and depressive (7 out of 8 studies) disorders. Additionally, 17 studies reported alterations in the power spectrum of the electroencephalogram around the entrained frequency band at the targeted locations following tACS. Conclusion: Behavioral and cognitive symptoms have been positively impacted by tACS. The most consistent changes were reported in cognitive symptoms following gamma-tACS over the DLPFC. However, the paucity of neuroimaging studies for each neuropsychiatric condition highlights the necessity for replication studies employing biomarker- and mechanism-centric approaches.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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