Exploring the use of accelerated intermittent theta burst stimulation combined with biofeedback based balance training in individuals with dementia and Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with cognitive impairment are at an elevated risk of falls compared to those without. Impaired balance is a significant risk factor for falls, and emerging evidence suggests that balance control may serve as a marker of cognitive decline. METHOD: Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), a non-invasive brain stimulation technique, has been shown to enhance synaptic plasticity, thereby improving motor and cognitive function. This study aimed to investigate whether an accelerated protocol of rTMS delivered over 14 days could improve cognition and balance in individuals with dementia and Alzheimer's disease. Participants were randomized into three groups: rTMS targeting the primary motor cortex (M1), the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), or a placebo stimulation group. Accelerated intermittent theta burst stimulation (aiTBS) was applied daily, followed by 10 minutes of biofeedback-based balance training. Balance training focused on improving center-of-pressure control, targeting left/right, front/back, and diagonal weight-shifting abilities. RESULT: Preliminary results indicate that the M1-targeted group showed significant improvements in balance, as measured by Limits of Stability and Balance and Fall Risk assessments and an improvement in cognition, as measured by the MoCA, compared to the DLPFC and placebo group. CONCLUSION: This study demonstrates the first application of aiTBS combined with balance training to enhance balance and cognition. These findings suggest the potential clinical utility of this combined approach for managing symptoms of dementia and Alzheimer's disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».