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Enregistrement W4407935001 · doi:10.1016/j.brs.2024.12.523

Enhancing Antiepileptic Drug Efficacy through Focused Ultrasound in an Epilepsy Model

2025· article· en· W4407935001 sur OpenAlexaboutno aff
Jiwon Baek, Hyeon-Ju Lee, S. H. Lim, Chanho Kong, Bong Soo Kim, Won Seok Chang

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntiepileptic drugEpilepsyMedicineDrugPharmacologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Montreal Cognitive Assessment.Secondary measures included response rate of Montreal Cognitive Assessment and changes in the Wechsler Memory Scale, Wechsler Adult Intelligence Scale, and Mini-Mental State Examination at the end of treatment.Results: Of forty-five randomized participants, forty-one were analyzed.Both the high-dose (estimated difference4.65,p<0.0001, 95% confidence interval3.31-5.99)and low-dose (estimated difference2.15,p0.0024, 95% confidence interval0.81-3.50)treatment groups showed significant improvements in Montreal Cognitive Assessment scores.Particularly, the high-dose group demonstrated better cognitive recovery and a higher recovery rate than the low-dose and sham groups, indicating a dosedependent effect for post-stroke cognitive recovery.Moreover, dosedependent improvements were similarly observed in Wechsler Memory Scale, Wechsler Adult Intelligence Scale and Mini-Mental State Examination, suggesting a consistent dose-dependent effect on memory, intelligence, and mental state.Importantly, no serious adverse events were reported. Conclusion:This study highlights dose-dependent effects in the cognitive recovery post-stroke through intermittent theta burst stimulation targeting the individualized frontoparietal network.Importantly, high-dose intermittent theta burst stimulation was found to be safe and effective for patients with post-stroke cognitive impairments.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,522

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,337 · 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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Résumé présentoui

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