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Enregistrement W4411192715 · doi:10.1016/j.neurom.2025.05.002

Optimization Simulations of Transcranial Direct Current Stimulation Montages in Children With Perinatal Stroke

2025· article· en· W4411192715 sur OpenAlexafffund
Martin Bardhi, Ephrem Zewdie, Adam Kirton, Helen L. Carlson

Notice bibliographique

RevueNeuromodulation Technology at the Neural Interface · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationStroke (engine)MedicinePhysical medicine and rehabilitationCurrent (fluid)StimulationNeuroscienceAudiologyPsychologyPhysicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Perinatal stroke (PS) is a vascular brain injury that causes most hemiparetic cerebral palsy. Transcranial direct current stimulation (tDCS) applies a weak electric field (EF) to the scalp, and targeting motor cortex (M1) paired with therapy may improve motor function. However, owing to developmental differences and idiosyncratic anatomy after early injury, optimal electrode placements are not known. We optimized electrode placements on the basis of individual anatomy and explored the resulting EF propagation patterns. OBJECTIVE/HYPOTHESIS: We hypothesized that children with PS would have greater electrode displacement distances from standard montages and that optimizations could improve the strength and direction of EF at M1 targets. MATERIALS AND METHODS: Magnetic resonance images of participants with PS and of controls were preprocessed, segmented, and converted to three-dimensional meshes. SimNIBS (Thielscher, Copenhagen, Denmark) modeled EF for various tDCS electrode placements. Optimal placements were modeled to maximize EF strength or direction at the targeted M1. Electrode displacement distances and directions in addition to EF metrics were compared in groups and optimization strategies. RESULTS: Optimal electrode displacement distance was greater in the arterial ischemic stroke group when EF strength in the lesioned M1 was optimized (W = 4.31, p < 0.01), located further posterior than controls. The opposite trend was observed when current direction was optimized (W = 3.68, p = 0.025). Displacement direction had higher variability in children with PS across all optimizations. Montage optimization improved EF metrics. Specifically, the anodal nondirectionally optimized protocol caused greater EF strength in simulations of participants with PS. Directionally optimized montages altered average current angle through the target M1, making it closer to perpendicular to the posterior bank of the precentral gyrus in all groups. CONCLUSIONS: Individualized electrode placements may optimize tDCS current propagation in children with PS, with tradeoffs between current direction and EF strength. tDCS current optimization may improve noninvasive neuromodulation therapies in children with disabilities.

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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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