Neuroplasticity-based novel brain stimulation support intervention options for autistic population
Notice bibliographique
Résumé
Transcranial magnetic stimulation (TMS), introduced in 1985, has become a vital tool for investigating brain-behaviour relationships and therapeutic interventions. Repetitive TMS (rTMS) as a therapeutic tool has shown promise for various neuropsychiatric conditions, including autism, which affects approximately 1% of the global population. Evidence suggests that atypical neuroplasticity characterizes the neurobiology of autism. Recent studies using TMS paradigms like theta-burst stimulation (TBS) indicate an excessive neuroplasticity or hyper-plasticity in the form of an excessive long-term potentiation (LTP) in the motor cortex of autistic adults compared to neurotypical controls. Hyper-plasticity may negatively impact cognitive and behavioural outcomes. Our proposed neuroplasticity-based rTMS intervention protocols aim to address motor function, sensory sensitivities, and executive function difficulties in autistic adults. We present a testable framework to evaluate neuroplasticity in the motor, sensory, and dorsolateral prefrontal cortices, hypothesizing the presence of hyper-plasticity in autistic adults. We anticipate that this hyper-plasticity underpins motor, sensory, and executive function difficulties in autistic adults. Additionally, we propose investigating the efficacy of bilateral rTMS to reduce hyper-plasticity and improve these functions in autistic adults. This approach not only seeks to enhance therapeutic options but also provides biological insights into the brain mechanisms underlying some of the common autism-associated difficulties.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».