Transcranial magnetic vs intracranial electric stimulation: a direct comparison of their effects via scalp EEG recordings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Single-pulse Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) and Intracranial Electrical Stimulation (IES) are widely used to probe cortical excitability and connectivity, but their electrophysiological effects have never been compared. OBJECTIVE: This study aims to fill this gap by using high-density scalp electroencephalogram (hd-EEG) as a common read-out to compare human brain responses to TMS and IES. METHODS: The dataset includes TMS-evoked potentials (TEPs) acquired from healthy subjects (n = 22) and IES-evoked potentials (IEPs) recorded from drug-resistant epileptic patients (n = 31) during wakefulness. In a subset of subjects TEPs (n = 12) and IEPs (n = 13) were also recorded during NREM sleep. Amplitude, spectral, and spatiotemporal features of TMS and IES responses, as well as their estimated electrical fields, were compared. RESULTS: We observed marked differences between TMS and IES responses. During wakefulness, IEPs are considerably larger, slower and associated with a suppression of cortical activity, whereas TEPs are characterized by multiple waves of recurrent activation. These differences are attenuated in NREM, during which both TMS and IES elicit large EEG responses associated with a prominent suppression of cortical activity. At the global level, the spatiotemporal complexity of the responses to both TMS and IES decreases consistently following the transition from wakefulness to NREM sleep. CONCLUSION: Despite the limitations due to different subject populations (healthy vs pathological), our findings provide a first reference to parallel non-invasive and invasive brain stimulation and to interpret their differential effects. They also offer important insight on how cortical responsiveness is shaped by inhibition and adaptation mechanisms depending on input parameters and brain states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».