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Enregistrement W49070249 · doi:10.1177/070674371305800206

Neuroplasticity-Based Brain Stimulation Interventions in the Study and Treatment of Schizophrenia: A Review

2013· review· en· W49070249 sur OpenAlexafffundvenue
Tarek K. Rajji, Nigel C. Rogasch, Zafiris J. Daskalakis, Paul B. Fitzgerald

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationBrain stimulationNeuroplasticitySchizophrenia (object-oriented programming)NeuroscienceTranscranial magnetic stimulationStimulationPsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We reviewed novel brain stimulation approaches that modify neuroplasticity and are used in the treatment and study of schizophrenia. We searched PubMed and Scholars Portal using search terms related to schizophrenia, brain stimulation, and neuroplasticity. Various brain stimulation approaches simulating a range of experimental protocols that induce synaptic long-term potentiation or depression have been developed. By far, repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) has been the most widely used in the field of schizophrenia. Its application has been associated with mixed results in treating treatment-resistant symptoms and cognitive deficits associated with schizophrenia. Compared to the other approaches, rTMS is probably the least similar to plasticity-inducing cellular paradigms. Other approaches, such as paired associative stimulation, theta-burst stimulation, and transcranial direct current stimulation, are in their incipient stages in the study and treatment of schizophrenia, with promising early results. Numerous brain stimulation approaches have been developed to treat resistant dimensions of schizophrenia. Notwithstanding some promising reports, optimization of the methods and large randomized controlled trials are still needed.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeAutre devis
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

Citations39
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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