Different intensities of transcranial magnetic stimulation result in dissociable pupil dilations
Notice bibliographique
Résumé
The application of transcranial magnetic stimulation (TMS) most commonly relies on the estimation of the resting motor threshold (rMT), which serves as a proxy measure of cortical excitability. However, the rMT cannot always be estimated, as it relies on an intact pathway, travelling from the primary motor cortex (M1) to the periphery. In order to broaden the application of TMS, as well as to better understand the effects of TMS on the nervous system, there is an evident need for additional measures of cortical excitability. In this preliminary study, we provide evidence that pupil size dilation may serve as a potential measure of cortical excitability. In detail, 11 participants received 200 single pulses of either active or sham TMS at various intensities, while their pupil size was recorded. Bayesian evidence from a repeated measures ANOVA suggested that the maximum pupil size dilation as a response to TMS, was dissociable across intensities and between sham and active TMS (BF > 6). Post-hoc Bayesian paired t-tests provided further evidence of the different pupil responses between the various intensities and in sham versus active TMS. These findings show promise for the introduction of a new potential estimate of cortical excitability through measuring pupil responses.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».