Apprentissage automatique pour guider le traitement par TMS rTMS dans le cas des maux de tête et des douleurs corporelles liés à la GWI

Résumé succinct

L'objectif de cette étude clinique est de créer un algorithme d'apprentissage automatique pour améliorer les traitements de stimulation magnétique transcrânienne répétitive active (rTMS) pour les anciens combattants et/ou le personnel militaire actif en soulageant les maux de tête et les douleurs corporelles associés à la maladie de la guerre du Golfe (GWI-HAP). Cette étude vise à développer et valider un modèle de Machine à Vecteurs de Soutien (SVM) qui pourrait remplacer le processus d'essai et d'erreur en évaluant la connectivité fonctionnelle fournie par l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle à l'état de repos (rs-fMRI) pour prédire le protocole rTMS le plus efficace pour chaque personne. Tous les participants recevront un traitement rTMS actif. Les principales questions qu'elle vise à répondre sont: 1. Prédit-elle le taux de réponse au traitement plus efficace du modèle SVM pour les répondants prévus sous rTMS actif au cortex préfrontal latéral droit (DLPFC) par rapport aux non-répondants prévus? 2. Prédit-elle un taux de réponse au traitement plus efficace pendant le rTMS actif au cortex préfrontal latéral droit (DLPFC) et au cortex moteur gauche (LMC) chez les répondants prévus par rapport aux non-répondants prévus? Les participants subiront ce qui suit: 1. Recevoir un total de 13 séances de traitement rTMS actif sur une période de 3 à 4 mois. 2. Visiter le cabinet pour un total de 15 visites pour des évaluations, des contrôles et des traitements. 3. Tenir un journal quotidien de leurs maux de tête, des douleurs musculaires et des douleurs articulaires tout au long de l'étude.