Eficácia da neuromodulação nas alterações de memória da doença de Alzheimer: uma revisão sistemática da literatura
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo teve como objetivo verificar se as diferentes técnicas de neuromodulação (Estimulação Magnética Transcraniana e Estimulação Elétrica Transcraniana) são eficazes na melhoria da memória de pessoas com a doenla de Alzheimer (DA). Neste sentido, foram pesquisados ensaios clínicos randomizados e controlados na PubMed, Web of Science e Scopus, com os termos de pesquisa: “Alzheimer diseases” AND “Transcranial Magnetic Stimulation” AND “Memory Impairment”; "Alzheimer diseases” AND “transcranial Direct Current Stimulation” AND “Memory Impairment”. Todos os títulos e resumos dos artigos foram avaliados de forma independente e a extração de dados dos artigos elegíveis foi igualmente realizada com recurso a um formulário de extração de dados. Os artigos que compõem esta revisão sistemática cumprem todos os critérios de inclusão e exclusão estabelecidos aquando do início da mesma. O risco de viés das publicações foi avaliado com a “Escala de Jadad e a Escala Newcastle-Ottawa. Após avaliação inicial de 216 estudos, analisaram-se 17 estudos que cumpriram os critérios de inclusão e exclusão definidos para a revisão, totalizando-se 740 participantes, com idades compreendidas entre os 50 e 90 anos, submetidos às técnicas não invasivas. Esta revisão, permitiu identificar que tanto a TMS como a tES têm efeito na memória. Apesar disto, os resultados da presente revisão sugerem que o uso da TMS e rTMS apresentam efeitos mais promissores no tratamento das alterações da memória em pessoas com DA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".