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Adaptive Recruitment Curve Analysis Using Bayesian Modeling

12 agosto 2026 aggiornato da: James McIntosh, Columbia University

Enhancing Speed and Accuracy of Motor Evoked Potential Recruitment Curve Analysis Using Hierarchical Bayesian Modeling

The purpose of this study is to better understand how electrical or magnetic stimulation affect the nervous system by optimizing the way researchers measure muscle responses. The relationship between stimulation intensity and muscle response is described by "neural recruitment curves," which are critical for monitoring the state of the nervous system during therapies like transcranial magnetic stimulation (TMS) and spinal cord stimulation (SCS).

This study tests a new, real-time computational approach based on our previously developed methods (Hierarchical Bayesian models) to estimate these recruitment curves more efficiently. The primary goal is to use this model to dynamically guide the experiment, automatically selecting the optimal stimulation intensities to test.

The investigators hypothesize that this optimized approach will accurately estimate the entire recruitment curve, or specific targets components of it like the motor threshold, using significantly fewer samples than standard methods. By reducing the number of measurements required, this approach aims to decrease experimental time and minimize participant burden, making future TMS and SCS therapies and experiments more feasible and efficient.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Transcranial magnetic stimulation and other types of neurostimulation play a crucial role in advancing the understanding and manipulation of neural activity for both research and therapeutic purposes. The proposed approach to sampling recruitment curves in real-time promises to significantly improve the efficiency and precision of experiments that use electrical or electromagnetic stimulation techniques, reducing the experimental burden for participants as well as experimenters. By enhancing experimental efficiency in multiple experimental settings and techniques, this research directly contributes to accelerating the translation of scientific discoveries into clinical applications. This study will benchmark the relative performance of different methods against each other by testing existing and proposed algorithms using neurostimulation in people, and comparing the resultant estimates in recruitment curve parameters, and the number of samples required to reach predefined tolerances on these parameters.

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

14

Fase

  • Non applicabile

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Luoghi di studio

    • New York
      • New York, New York, Stati Uniti, 10032
        • Reclutamento
        • Columbia University Irving Medical Center
        • Contatto:
        • Investigatore principale:
          • James R McIntosh, PhD

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • Healthy adult volunteers aged 18 years and older.
  • Able to understand study procedures and provide written informed consent.

Exclusion Criteria:

  • 1. History of adverse reaction to Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) or non-invasive neurostimulation.
  • 2. History of seizures, epilepsy, or family history of epilepsy.
  • 3. History of stroke, brain injury, or illness causing brain injury.
  • 4. History of head injury or neurosurgery.
  • 5. History of neurological diseases, or central nervous system lesions.
  • 6. Presence of metallic implants or foreign bodies in the head (outside of dental work/fillings).
  • 7. Presence of implanted electronic or medical devices (e.g., cardiac pacemakers, medical pumps, implanted stimulators).
  • 8. Current pregnancy or possibility of pregnancy.
  • 9. Currently taking medications that alter cortical excitability or lower seizure threshold.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Scopo principale: Scienza basilare
  • Assegnazione: N / A
  • Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
  • Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Sperimentale: Test of developed methods
Participants undergo distinct experiments within a single session to compare different neurostimulation sampling algorithms. Each experiment involves recruitment curve sampling with different methods (e.g., Uniform, Expected Information Gain) to evaluate the accuracy and efficiency of motor threshold.
Standard uniform distribution sampling used as a baseline comparison.
Algorithm: Adaptive threshold hunting using the Parameter Estimation by Sequential Testing (PEST) algorithm.
The proposed algorithms will deliver stimulation by using this magnetic stimulation methodology.
The proposed algorithms will deliver stimulation by using this electrical stimulation methodology.
An active sampling algorithm for recruitment curve estimation.
An alternative active sampling algorithm for recruitment curve estimation.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Number of stimuli to reach a pre-defined threshold error
Lasso di tempo: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
Number of stimuli required for the compared methods to reach a pre-defined error threshold relative to the ground truth, computed from recruitment curves fitted after sampling using aggregated data.
Through completion of the study visit, 2-4 hours.
Number of stimuli to reach a pre-defined predictive curve error
Lasso di tempo: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
Number of stimuli required for the compared methods to reach a pre-defined error threshold relative to the ground truth, computed from recruitment curves fitted after sampling using aggregated data.
Through completion of the study visit, 2-4 hours.

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Mean absolute error in a given parameter (e.g. threshold, predictive curve, slope) for a given number of stimuli
Lasso di tempo: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
The error of the methods under comparison, with the ground truth computed from recruitment curves fitted subsequent to sampling using aggregated data.
Through completion of the study visit, 2-4 hours.

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Collaboratori

Investigatori

  • Investigatore principale: James R McIntosh, PhD, Columbia University

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Stimato)

1 settembre 2026

Completamento primario (Stimato)

31 marzo 2027

Completamento dello studio (Stimato)

31 marzo 2027

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

20 aprile 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

24 aprile 2026

Primo Inserito (Effettivo)

1 maggio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

14 agosto 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

12 agosto 2026

Ultimo verificato

1 agosto 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • AAAV6853
  • 1R03NS141040-01A1 (Sovvenzione/contratto NIH degli Stati Uniti)

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

SÌ

Descrizione del piano IPD

De-identified MEP data and analysis code and algorithms.

Periodo di condivisione IPD

Together with publication at the end of this study (04/2027).

Criteri di accesso alla condivisione IPD

Open access repository (e.g. Zenodo and Github).

Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD

  • CODICE_ANALITICO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

Sì

prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti

No

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