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Enregistrement W4407933876 · doi:10.1016/j.brs.2024.12.313

Acute effects of 1Hz rTMS on central autonomic network dynamics in depression

2025· article· en· W4407933876 sur OpenAlexaff
Elizabeth Gregory, B J Carroll, Jaeyoon Kim, Hasan Hasan, William Sun, Fidel Vila‐Rodriguez

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)PsychologyNeuroscienceDynamics (music)MedicinePhysical medicine and rehabilitationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

per year (compared to approximately 9,000 per year in the United States).Three main barriers have been identified: facility standards, practitioner qualifications, and the low reimbursement rates.The facility standards exclude clinics, the practitioner qualifications place a heavy burden on psychiatric specialists, and the low reimbursement rates create significant financial strain on the implementing medical institutions.As a result, many institutions have hesitated to introduce rTMS, hindering its spread among patients, while unethical private practice continues.However, the relaxation of practitioner qualification requirements with the revised Appropriate Use Guidelines in September 2023 and the expected increase in reimbursement rates in the FY2024 fee revision are positive developments.It is hoped that these changes will lead to wider adoption of rTMS therapy and provide more depression patients with access to this treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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