Non-invasive brain stimulation in research and therapy
Notice bibliographique
Résumé
Since the introduction of transcranial magnetic stimulation (TMS) almost four decades ago, non-invasive brain stimulation (NIBS) techniques have emerged as promising tools to study brain-behaviour relationships in healthy and impaired states with unprecedented precision. Various NIBS techniques, including TMS, transcranial direct current stimulation (tDCS), and emerging methods such as transcranial alternating current stimulation (tACS) and transcranial random noise stimulation (tRNS) are employed in both research and clinical settings. TMS has gained regulatory approval for treating conditions like major depressive disorder and migraine, while tDCS is showing efficacy in enhancing cognitive functions in various populations. This collection of articles examines key studies, including the modulation of cognitive-motor functions, optimization of light stimulation for Alzheimer’s therapy, and effects on risk-taking behaviour in violent offenders. Notably, the findings suggest that NIBS can effectively influence executive functions and decision-making processes. They highlight the integration of NIBS with neuroimaging techniques, the importance of personalized targeting, and the potential for combined therapeutic approaches. Future directions include addressing methodological challenges and leveraging artificial intelligence to refine treatment protocols. Collectively, these advancements position NIBS as a transformative tool in both neuroscience research and clinical practice, offering new avenues for understanding and treating complex neuropsychiatric conditions.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».