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Enregistrement W4414549144 · doi:10.2147/imcrj.s531201

Feasibility and Tolerability of Controllable Pulse Parameter Transcranial Magnetic Stimulation in Patients with Painful Diabetic Neuropathy: A Case Series Study

2025· article· en· W4414549144 sur OpenAlexaff
Stevie D. Foglia, Chloe C. Drapeau, Harsha Shanthanna, Aimee J. Nelson

Notice bibliographique

RevueInternational Medical Case Reports Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensThe Mayer InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTolerabilityTranscranial magnetic stimulationNeuromodulationDiabetic neuropathyPulse (music)Diabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case series highlights the feasibility and tolerability of using controllable pulse parameter Transcranial Magnetic Stimulation (cTMS) in individuals with painful diabetic neuropathy (pDN). cTMS delivers repetitive monophasic pulses, which allows for greater and longer lasting effects compared to traditional repetitive TMS (rTMS). All participants (N = 2) tolerated 10 sessions of cTMS over a two-week period (five days per week) with no discomfort from the stimulation. They reported no pain from the stimulation despite their heightened pain sensitivity as a result of pDN. The cTMS intervention improved their pain and quality of life as determined through questionnaires evaluating pain, depression, anxiety, and other related measures. Notably, cTMS has never been evaluated in diabetic neuropathy, and our data suggest that it is feasible and tolerable in this clinical population. It further proposes a potential therapeutic treatment option for individuals with pDN.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

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