The CITRUS approach: validated transcranial ultrasound stimulation through steerable transducers and MR acoustic radiation force imaging
Notice bibliographique
Résumé
however, research has suggested the heterogeneity of treatment effects across participants.This study aimed to identify the sociodemographic and clinical predictors of such heterogeneity in older adults with symptomatic KOA undergoing tDCS, thereby enhancing personalized treatment strategies.Specifically, we analyzed active and sham tDCS groups separately to account for placebo or sham effects.This study entailed secondary data analysis of a double-blind, randomized, sham-controlled, phase II, parallelgroup pilot clinical trial involving 120 participants with KOA pain.These participants were assigned to 15 daily telehealth-delivered sessions of either active 2-mA tDCS (n60) for 20 min or sham stimulation (n60) over 3 weeks.The primary outcome was the change in Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain subscale scores, measured from baseline to after the 15 tDCS sessions in both the active and sham groups.Predictive modeling using random forest (RF) and artificial neural network (ANN) algorithms was utilized, with model performance assessed based on R-squared values.The impact of predictive features on treatment outcomes was examined using several feature selection methods, including Lasso, BorutaSHAP, Chi2, F-regression, and Rregression.The RF and ANN models both effectively predicted treatment effects, indicating the potential of machine learning to enhance patientspecific treatment strategies.In the active group, the predominant features included age, average heat pain tolerance at the knee at baseline, baseline WOMAC functional score, and the duration of KOA.In the sham group, the major features comprised the duration of KOA, KellgreneLawrence scale score of the affected knee, baseline pain catastrophizing score, average heat pain tolerance at the knee at baseline, and baseline WOMAC functional score.Characterizing these predictive factors can inform personalized tDCS protocols, potentially improving treatment effects.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».