The mechanisms of electrical neuromodulation
Notice bibliographique
Résumé
The central and peripheral nervous systems are specialized to conduct electrical currents that underlie behaviour. When this multidimensional electrical system is disrupted by degeneration, damage, or disuse, externally applied electrical currents may act to modulate neural structures and provide therapeutic benefit. The administration of electrical stimulation can exert precise and multi-faceted effects at cellular, circuit and systems levels to restore or enhance the functionality of the central nervous system by providing an access route to target specific cells, fibres of passage, neurotransmitter systems, and/or afferent/efferent communication to enable positive changes in behaviour. Here we examine the neural mechanisms that are thought to underlie the therapeutic effects seen with current neuromodulation technologies. To gain further insights into the mechanisms associated with electrical stimulation, we summarize recent findings from genetic dissection studies conducted in animal models. KEY POINTS: Electricity is everywhere around us and is essential for how our nerves communicate within our bodies. When nerves are damaged or not working properly, using exogenous electricity can help improve their function at distinct levels - inside individual cells, within neural circuits, and across entire systems. This method can be tailored to target specific types of cells, nerve fibres, neurotransmitters and communication pathways, offering significant therapeutic potential. This overview explains how exogenous electricity affects nerve function and its potential benefits, based on research in animal studies. Understanding these effects is important because electrical neuromodulation plays a key role in medical treatments for neurological conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».