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Enregistrement W4417328562 · doi:10.1186/s12984-025-01777-8

The effect of repetitive transcranial magnetic stimulation on immediate and long-term cognitive functions in Alzheimer’s dementia and mild cognitive impairment: a meta-analysis

2025· review· en· W4417328562 sur OpenAlexaboutno aff
Bojun Wang, Ya Wang, Feng‐Lei Yang, Fang Han, Kuncheng Li, K. T. Sun, Peipeng Liang

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationCognitionDementiaBrain stimulationNeurologyDeep transcranial magnetic stimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer's dementia (AD) and mild cognitive impairment (MCI) are characterized by progressive cognitive decline. Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), a non-invasive brain stimulation technology, has been widely used to improve cognition in AD and MCI. However, the impact of rTMS on immediate and long-term cognitive functions in AD and MCI, as well as the optimal stimulating parameters, need further clarification. METHOD: Thirty-one randomized controlled trials were included to examine the effects of rTMS on immediate cognition (post-treatment cognition), while nine trials were specifically used to assess its impact on long-term cognition (follow-up cognition). All participants were tested on at least one of the neuropsychological scales of the Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Alzheimer's disease Assessment Scale-Cognitive Section (ADAS-Cog) to evaluate global cognitive outcomes of rTMS. The study followed the guidelines for meta-analysis of intervention studies and assessed the risk of bias of the included studies. Moderator analysis was used to examine factors that might affect treatment effect. Sensitivity analysis was used to evaluate stability of results. Meta-regression analysis was used to assess the interpretability of heterogeneity. Begg's and Egger's test and funnel plot were applied to assess publication bias. RESULTS: The results demonstrated that rTMS significantly improved immediate cognition (SMD = 0.93, 95% CI = 0.64 to 1.22, p < 0.001) and long-term cognition (SMD = 0.42, 95% CI = 0.13 to 0.70, p = 0.004) across all patients (including AD and MCI). Moderator analysis revealed that targeting dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), using intensities of 80% or less of the motor threshold, total time of 800 min or more and stimulation sessions greater than 20 significantly enhanced immediate cognitive performance than their counterparts. In contrast, stimulation frequency, duration/session and patient type showed no significant impact on immediate cognition. For long-term cognition, differences in stimulation protocols had no influence on treatment effect for all patients. CONCLUSION: rTMS had a positive effect on immediate and long-term cognition in AD and MCI, stimulation region, intensity, total time and number of sessions significantly improve immediate cognition. These findings suggest that rTMS has potential as a promising adjunctive treatment for AD and MCI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,069
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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