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Enregistrement W7117467000 · doi:10.1016/j.wneu.2025.124766

Proposal of Brain Plasticity Index Based on Navigated Transcranial Magnetic Stimulation: Metric of Functional Displacement for Language Function

2025· article· en· W7117467000 sur OpenAlexaboutno aff
Camilla Bonaudo, Edoardo Pieropan, Charly Caredda, Éric Van Reeth, Luca Giannoni, Francesca Fedi, Elisa Castaldi, Fabrizio Baldanzi, Simone Troiano, Antonio Maiorelli, Matteoelias Schapira, Agnese Pedone, Tommaso Casseri, Andrea Bianchi, Enrico Fainardi, Riccardo Carrai, Antonello Grippo, Francesco S. Pavone, Alessandro Della Puppa

Notice bibliographique

RevueWorld Neurosurgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetric (unit)Displacement (psychology)Brain functionIndex (typography)NeuroplasticityFunction (biology)Transcranial magnetic stimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify a brain plasticity index (BPI) that accounts for the cortical variation in language function on the basis of preoperative/postoperative navigated transcranial magnetic stimulation (nTMS) mapping. METHODS: This was a prospective, monocentric study of preoperative/postoperative nTMS mapping. A Python-based open-source pipeline was created to objectively quantify BPI maps, calculated with 2-dimensional nearest-neighbor interpolation of nTMS points for the 2 hemispheres (right/left). BPI maps registered on the Montreal Neurological Institute neuro-anatomy-atlas. Tumoral segmentation was performed with the BraTS toolkit. RESULTS: ). A subanalysis of 7 high-grade (HGG) and 7 low-grade gliomas (LGG) was then performed. Quantitative analyses: Estimation of BPI values specific for Language function: for patients with HGG, BPI was greater in the left hemisphere (46.07 powered by Editorial Manager and ProduXion Manager from Aries Systems Corporation, in mm). Conversely, for patients with LGG, a greater BPI was found in the right hemisphere (57.58 mm). However, an overall greater BPI value was obtained for HGG (46.70 mm) than for LGG (28.19 mm). Qualitative analyses showed linguistic pathway reshaping from temporoparietal areas to the inferior frontal gyrus. The relationship between BPI and Mini-Mental State Examination showed that for HGG, the greater the BPI, the more difficult cognitive recovery was (R = -0.80). Coherently, for LGG the trend was the same (R = -0.17). The variation in different linguistic components at the Aachen Aphasia test documented that linguistic performance had an average greater value for patients with HGG than LGG, with comparable final recovery (90.67% vs. 90%). CONCLUSIONS: Identifying a subject-specific BPI may noninvasively define functional reshaping of corticosubcortical circuits.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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