Unilateral repetitive transcranial magnetic stimulation of the dorsolateral prefrontal cortex in Parkinson's Disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) of the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) may improve motor and non-motor symptoms in Parkinson's disease (PD). This meta-analysis assessed the efficacy of 10 unilateral rTMS sessions in PD. EVIDENCE ACQUISITION: Randomized controlled trials comparing this protocol to sham stimulation in PD were systematically searched in PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library through January 2025. Short-term outcomes were assessed immediately after treatment; long-term outcomes were measured 1-6 months later. Mean differences (MDs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using random-effects models. EVIDENCE SYNTHESIS: Seven trials were included (mean follow-up: 8.7 weeks). Long-term motor function improved significantly (UPDRS part III: MD=-4.97; 95% CI: -6.53 to -3.40; P<0.001), whereas short-term changes were non-significant. Long-term reductions in depressive symptoms were observed on the Hamilton Depression Rating Scale (MD=-2.77; 95% CI: -4.75 to -0.79; P=0.006), the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MD=-6.23; 95% CI: -9.78 to -2.68; P<0.001), and the Beck's Depression Inventory (MD=-4.41; 95% CI: -8.34 to -0.48; P=0.028). Sleep quality improved at long-term follow-up (Pittsburgh Sleep Quality Index: MD=-2.51; 95% CI: -5.33 to -0.31; P=0.081). Short-term cognitive gains were observed on the Montreal Cognitive Assessment (MD=1.70; 95% CI: 0.01 to 3.40; P=0.049). CONCLUSIONS: Ten sessions of unilateral rTMS over the DLPFC improved motor and non-motor symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».