Effect oF Low Frequency Transcranial Magnetic Stimulation on Non-Motor Symptoms (Cognition, Depression and Excessive Day Time Sleepiness) in Parkinson’s Disease: A Randomized, Case-Controlled, Parallel Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Parkinson's disease is a complex neurodegenerative disorder characterized by motor and non-motor symptoms. Non-motor issues, such as sleep disorders, depression, and autonomic dysfunction, often appear years before motor symptoms, significantly affecting daily life. However, their overall impact on the disease's burden is still debated. Aim of the study: This study aims to evaluate the effect of Low Frequency Transcranial Magnetic Stimulation (LF-TMS) on non-motor symptoms particularly cognition, depression, and excessive day time sleepiness (EDS) in PD patients. Methods: A randomized, case-controlled trial was conducted on 40 PD patients enrolled from Al- Zahraa University Hospital. Patients were randomly assigned to receive either ten consecutive LF-TMS sessions (n=20) or sham sessions (n=20). Cognitive function, depressive symptoms, sleep quality, and daytime sleepiness were assessed before, immediately after and after one- month of TMS sessions using the Montreal Cognitive Assessment (MOCA), Hamilton Depression Rating Scale (HDRS), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and Epsworth Sleepiness Scale (ESS), respectively. In addition, the motor threshold was determined for the right first dorsal interosseous muscle, and patients received ten consecutive days of LF-TMS over the right dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC). Results: Compared to the sham group, the patient group showed significantly higher MOCA scores improvement (p<0.001) and significantly improvement in depressive symptoms evaluated by the HDRS. In addition, a statistically significant higher improvement percentage of PSQI and ESS in the patients group than in the sham group, with a p-value (p<0.001), and this improvement present immediately after LF-TMS sessions and remained for one month later. The improvement in MOCA showed a negative correlation with age in years with a p-value (p<0.05). Conclusion: LF-TMS improved cognition, depression, and EDS in PD patients, supporting its potential as a non-invasive treatment for non-motor symptoms.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».