MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409089637 · doi:10.1016/j.imr.2025.101142

Exploring the intersection of brain-computer interfaces and traditional, complementary, and integrative medicine

2025· article· en· W4409089637 sur OpenAlexaff
Jeremy Y. Ng

Notice bibliographique

RevueIntegrative Medicine Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)Integrative medicineBrain–computer interfaceComputer scienceHuman–computer interactionPsychologyCognitive scienceMedicineNeuroscienceAlternative medicineGeographyCartographyPathologyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain-computer interfaces (BCIs) represent a transformative innovation in healthcare, enabling direct communication between the brain and external devices. This educational article explores the potential intersection of BCIs and traditional, complementary, and integrative medicine (TCIM). BCIs have shown promise in enhancing mind-body practices such as meditation, while their integration with energy-based therapies may offer novel insights and measurable outcomes. Emerging advancements, including artificial intelligence-enhanced BCIs, hold potential for improving personalization and expanding the therapeutic efficacy of TCIM interventions. Despite these opportunities, integrating BCIs with TCIM presents considerable ethical, cultural, and practical challenges. Concerns related to informed consent, cultural sensitivity, data privacy, accessibility, and regulatory frameworks must be addressed to ensure responsible implementation. Interdisciplinary collaboration among relevant stakeholders, including TCIM and conventional practitioners, researchers, and policymakers among other relevant stakeholders is crucial for developing integrative healthcare models that balance innovation with patient safety and respect for diverse healing traditions. Future directions include expanding evidence bases to validate TCIM practices through BCI-enhanced research, fostering equitable access to neurotechnological advancements, and promoting global ethical guidelines to navigate complex sociocultural dynamics. BCIs have the potential to revolutionize TCIM, offering novel solutions for complex health challenges and fostering a more inclusive, integrative approach to healthcare, provided that they are utilized responsibly and ethically.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,355
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,078 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntegrative Medicine ResearchMême sujetEEG and Brain-Computer InterfacesTravaux en français237 207