Effets de la stimulation sonore aléatoire transcrânienne sur les fonctions cognitives chez les adultes en bonne santé : preuves issues d’une revue systématique et d’une méta-analyse

Résumé

Cette méta-analyse indique que la stimulation aléatoire du bruit transcrânienne produit un effet faible et non significatif sur les fonctions cognitives chez les adultes en bonne santé. La stimulation en ligne a montré le schéma le plus prometteur, tandis que les effets du site, de la durée et du domaine cognitif de la stimulation doivent être interprétés avec prudence.

Résumé

La stimulation aléatoire du bruit transcrânienne (tRNS) a attiré une attention croissante en tant qu’outil de neuromodulation ; cependant, les résultats sur ses effets cognitifs restent incohérents. Cette étude a systématiquement examiné et méta-analysé les effets des tRNS sur les fonctions cognitives chez les adultes en bonne santé. Une recherche complète dans les bases de données Cochrane Library, PubMed, EMBASE et Web of Science a été menée jusqu’au 15 septembre 2025. Des essais contrôlés randomisés utilisant des plans parallèles ou des conceptions croisées ont été inclus. Les données ont été analysées à l’aide de modèles à effets aléatoires. Treize essais contrôlés randomisés impliquant 403 participants répondaient aux critères d’inclusion. L’analyse combinée a montré un effet global faible mais non significatif des tRNS sur les fonctions cognitives (g de Hedges = 0,17, IC 95 % [-0,06, 0,40], p = 0,145). Les analyses de sous-groupes ont indiqué que la stimulation en ligne produisait un effet positif significatif (g de Hedges = 0,37, IC à 95 % [0,04, 0,70], p = 0,026), tandis que la stimulation hors ligne n’en avait pas ; cependant, la différence entre les sous-groupes n’était pas statistiquement significative. Aucune différence significative n’a été observée entre les domaines cognitifs, les sites de stimulation ou la durée de stimulation. Le test de régression d’Egger n’a pas indiqué de biais significatif de publication. Dans l’ensemble, les preuves actuelles suggèrent que les tRNS ont des effets limités et incertains sur les fonctions cognitives chez les adultes en bonne santé. Des études plus vastes et performantes, utilisant des protocoles standardisés et intégrant des résultats neurophysiologiques, sont nécessaires.

Introduction

La stimulation aléatoire du bruit transcrânienne (tRNS) est une forme de stimulation électrique transcrânienne (tES) qui délivre des courants oscillatoires avec des fréquences et amplitudes variables aléatoirement afin de moduler l’activité et le comportement^{cérébraux 1}. Depuis son introduction dans la recherche humaine en 2008^, le tRNS a attiré une attention croissante en tant que technique de neuromodulation non invasive. Comparé à la stimulation transcrânienne par courant continu (tDCS), le tRNS est indépendant de la polarité, est généralement perçu comme plus confortable et convient bien aux conceptions expérimentales en double aveugle. Bien que les mécanismes sous-jacents restent incomplètement compris, les explications proposées incluent la résonance stochastique, qui améliore le rapport signal/bruit de l’activité^{neuronale 3}, et la modulation des canaux sodium voltage-dépendants, conduisant à une excitabilité^{corticale accrue 4}.

L’ARNt a été étudié dans les domaines neuropsychiatrique, sensoriel, moteur et cognitif. Des études antérieures ont examiné ses applications potentielles dans le trouble dépressif^{majeur 5}, la schizophrénie⁶, les^{acouphènes 7}, la maladie de Parkinson avec trouble cognitif^{léger 8}, et la fatigue liée à la sclérose^{en plaques 9}. Beaucoup de ces affections impliquent des troubles du traitement cognitif ou reposent sur des mécanismes de contrôle cognitif, ce qui indique que la cognition représente un domaine central d’intérêt pour la modulation liée au RNT.

La fonction cognitive provient d’une activité coordonnée à travers des réseaux neuronaux distribués plutôt que de régions cérébrales^{isolées 10}. En tant que technique neuromodulatrice, l’ARNt a été appliquée à des domaines cognitifs tels que la mémoire^{de travail 11}, le contrôle inhibiteur¹² et l’apprentissage des compétences¹³. Cependant, les résultats restent incohérents. Certaines études rapportent des améliorations des fonctions cognitives, tandis que d’autres ne montrent aucun effet mesurable. Les preuves suggèrent que les résultats peuvent dépendre de facteurs méthodologiques, notamment les paramètres de stimulation, le site de stimulation, les caractéristiques de la tâche et le moment de la stimulation par rapport à la performance^{de la tâche 14,15,16}. Par exemple, la stimulation du cortex préfrontal dorsolatéral (DLPFC) a été associée à des effets positifs et nuls sur la mémoire^{de travail 14}, tandis que la stimulation cérébelleuse n’a pas systématiquement amélioré^{la performance visuomotrice 17}. Une telle variabilité limite la capacité à tirer des conclusions définitives.

Malgré le nombre croissant d’essais contrôlés randomisés, aucun consensus clair n’a été établi quant à l’ampleur ou à la fiabilité des effets des RNT sur les fonctions cognitives chez les adultes en bonne santé. Les études individuelles sont souvent limitées par de petites tailles d’échantillons et par l’hétérogénéité méthodologique, réduisant ainsi la puissance statistique et la comparabilité. Une synthèse systématique et quantitative des preuves disponibles est donc nécessaire pour estimer l’effet global et examiner les sources potentielles de variabilité.

La présente étude mène une revue systématique et une méta-analyse d’essais contrôlés randomisés afin d’évaluer les effets des RNT sur les fonctions cognitives chez les adultes en bonne santé. Les objectifs sont de quantifier la taille globale de l’effet et d’examiner l’influence des caractéristiques de stimulation et des domaines cognitifs sur les résultats observés.

Protocole

Cette étude a été menée conformément aux lignes directrices Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (^{PRISMA) 18}. Le protocole a été enregistré prospectivement dans la base de données PROSPERO le 18 septembre 2025 (ID d’enregistrement : CRD420251150327). Toutes les procédures ont été conçues pour garantir la reproductibilité et la transparence dans la sélection des études, l’extraction des données et l’analyse statistique. Comme cette étude impliquait une analyse secondaire de données précédemment publiées, aucune approbation éthique ni consentement éclairé n’était requis. Les outils de recherche utilisés dans ce protocole sont listés dans le tableau des matériaux.

1. Critères d’éligibilité

L’éligibilité à l’étude a été déterminée à l’aide du cadre PICOS, incluant les participants, les interventions, les comparateurs, les résultats et la conception de l’étude. Les études éligibles comprenaient des adultes sains âgés de 18 à 60 ans recevant une stimulation par bruit aléatoire transcrânienne (tRNS) ou des tRNS haute définition (HD-tRNS), comparés à une stimulation simulée. Les résultats étaient nécessaires pour évaluer les fonctions cognitives, y compris la mémoire de travail, l’apprentissage des compétences et le contrôle inhibitoire. Seuls des essais contrôlés randomisés utilisant des plans croisés ou parallèles ont été inclus. Les études étaient exclues s’il s’agissait de revues, de résumés de conférences, de thèses, de rapports de cas ou d’études animales. Seules les études publiées en anglais ont été prises en compte. Le processus de sélection des études est résumé à la Figure 1.

Figure 1 : diagramme de flux PRISMA de la sélection de l’étude. Diagramme de flux illustrant l’identification, le filtrage, l’évaluation d’éligibilité et l’inclusion des études dans la méta-analyse, incluant le nombre de dossiers récupérés, exclus et inclus à chaque étape. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

2. Sources d’information et stratégie de recherche

Une recherche complète de la littérature a été menée jusqu’au 15 septembre 2025, en utilisant PubMed, EMBASE, Web of Science et la bibliothèque Cochrane. Aucune restriction ni filtre n’a été appliqué. Les termes de recherche incluaient des combinaisons de « stimulation aléatoire du bruit transcrânienne », « tRNS », « tRNS haute définition » et des termes cognitifs tels que « mémoire de travail », « apprentissage des compétences » et « contrôle inhibiteur ». Les stratégies de recherche ont été adaptées à la syntaxe de chaque base de données.

3. Sélection des études

Tous les enregistrements récupérés étaient importés dans un système de gestion des références, et les enregistrements en double étaient supprimés. Les titres et résumés ont été examinés indépendamment par deux évaluateurs, suivis d’une évaluation intégrale de l’éligibilité. Les divergences ont été résolues par consultation avec un troisième critique. Lorsque les articles en texte intégral n’étaient pas disponibles, les auteurs correspondants étaient contactés. Les études ont été exclues si aucune réponse n’a été reçue après trois tentatives.

4. Extraction des données

L’extraction des données a été réalisée indépendamment par deux évaluateurs en utilisant une approche standardisée. Les variables extraites comprenaient les caractéristiques des participants, la conception de l’étude, les paramètres de stimulation et les mesures cognitives des résultats. Les mesures de résultat comprenaient la précision, les scores d-prime et les métriques basées sur l’erreur. Les désaccords ont été résolus par discussion afin d’assurer cohérence et exactitude.

5. Évaluation de la qualité

Le risque de biais a été évalué à l’aide de l’outil Cochrane Risk of Bias conformément au Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions¹⁹. Des évaluations ont été menées dans divers domaines, notamment la randomisation, la dissimulation de l’allocation, l’aveuglement, les données de résultats incomplètes, le rapport sélectif et d’autres biais. Chaque domaine était classé comme à faible risque, élevé ou incertain. Les évaluations ont été réalisées indépendamment par deux évaluateurs, les désaccords étant résolus par consensus.

6. Analyse statistique

La méta-analyse a été réalisée à l’aide du package metafor dans R. Pour les résultats où des valeurs plus faibles indiquaient une meilleure performance, les valeurs ont été transformées afin que les tailles d’effet positives reflètent systématiquement une amélioration de la performance sous stimulation active. Les tailles d’effet ont été calculées comme g de Hedges avec des intervalles de confiance de 95 %. Un modèle à effets aléatoires avec une estimation du maximum de vraisemblance restreint a été appliqué. L’hétérogénéité a été évaluée à l’aide du Q de Cochran et de la statistique I² . Les analyses de sous-groupes ont examiné l’influence du domaine cognitif, du site de stimulation, de la durée de la stimulation et du moment de la stimulation. Une méta-régression a été réalisée pour évaluer la durée de stimulation en tant que modérateur continu. Le biais de publication a été évalué à l’aide de diagrammes d’entonnoir et du test de régression d’Egger. Les analyses de sensibilité ont été réalisées à l’aide de procédures de laissez-un-dehors. La signification statistique a été définie comme p < 0,05.

Résultats

Analyse globale

La méta-analyse globale comprenait 13 essais contrôlés randomisés. En raison de l’inclusion de conceptions croisées, le nombre de participants dans le graphique forestier reflète des tailles d’échantillons spécifiques à chaque condition plutôt que des individus uniques.

Le modèle à effets aléatoires a démontré un effet global faible mais non significatif de la stimulation aléatoire du bruit aléatoire transcrânienne (tRNS) sur les fonctions cognitives chez les adultes en bonne santé (Hedges' g = 0,17, IC à 95 % [-0,06, 0,40], p = 0,145), avec une hétérogénéité modérée (I² = 48,63 %) (Figure 2). L’inspection du diagramme d’entonnoir n’a pas indiqué d’asymétrie marquée (Figure 3), et le test de régression d’Egger n’était pas significatif (p = 0,940) (Figure 4).

Figure 2 : Graphique forestier de l’effet global des tRNS sur les fonctions cognitives. Graphique forestier montrant les tailles d’effet individuelles des études et l’estimation des effets regroupés à l’aide d’un modèle à effets aléatoires. Les carrés représentent des tailles d’effet spécifiques à l’étude, la taille étant proportionnelle au poids de l’étude ; Les lignes horizontales indiquent des intervalles de confiance à 95 % ; Le diamant représente l’effet global de regroupement. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 3 : Graphique d’entonnoir évaluant le biais de publication. Graphique en entonnoir des tailles d’effet par rapport à leurs erreurs standard pour les études incluses. La répartition des points est utilisée pour évaluer visuellement le biais potentiel de publication. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 4 : Graphique de régression d’Egger pour le biais de publication. Graphique de régression illustrant la relation entre les tailles d’effets standardisées et leur précision pour évaluer l’asymétrie du diagramme d’entonnoir à l’aide du test d’Egger. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Analyse des sous-groupes par site de stimulation

L’analyse des sous-groupes par site de stimulation n’a montré aucun effet statistiquement significatif dans toutes les régions. Les tailles d’effet combinées étaient de 0,11 pour la stimulation du cortex préfrontal dorsolatéral (IC à 95 % [-0,23, 0,44], p = 0,53), -0,01 pour la stimulation du cortex moteur primaire (IC à 95 % [-0,56, 0,54], p = 0,96), 0,54 pour la stimulation du gyrus frontal inférieur (IC à 95 % [-0,10, 1,19], p = 0,100), et 0,47 pour la stimulation cérébelleuse (IC à 95 % [-0,48, 1,43], p = 0,33). Aucune différence significative entre sous-groupes n’a été observée (p = 0,52)(Figure 5).

Figure 5 : Graphique forestier de l’analyse des sous-groupes par site de stimulation. Graphique forestier montrant des tailles d’effet combinées pour différents sites de stimulation, y compris le cortex préfrontal dorsolatéral, le cortex moteur primaire, le gyrus frontal inférieur et le cervelet, avec des intervalles de confiance correspondants. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Analyse des sous-groupes par durée de stimulation

Aucun effet statistiquement significatif n’a été observé sur toute la durée de stimulation. Les tailles d’effet étaient de 0,06 pour les protocoles de 10 minutes (IC à 95 % [-0,48, 0,60], p = 0,83), 0,04 pour les protocoles de 15 minutes (IC à 95 % [-0,99, 1,06], p = 0,94), 0,23 pour les protocoles de 20 minutes (IC à 95 % [-0,12, 0,57], p = 0,20), et 0,22 pour les protocoles de 22 minutes (IC à 95 % [-0,73, 1,17], p = 0,66) (Figure 6). L’analyse de méta-régression n’a pas identifié d’association significative entre la durée de la stimulation et la taille de l’effet (β = 0,02, p = 0,53) (Figure 7).

Figure 6 : Graphique forestier de l’analyse des sous-groupes par durée de stimulation. Graphique forestier présentant des tailles d’effets regroupées sur différentes durées de stimulation, incluant les protocoles de 10 min, 15 min, 20 min et 22 min. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 7 : Méta-régression de la durée de stimulation et de la taille de l’effet. Diagramme de points illustrant la relation entre la durée de la stimulation et la taille de l’effet, avec une ligne de régression ajustée représentant l’analyse de méta-régression. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Analyse des sous-groupes par domaine cognitif

L’analyse des sous-groupes basée sur le domaine cognitif n’a révélé aucun effet statistiquement significatif. La plus grande taille d’effet a été observée pour la mémoire de travail (G de Hedges = 0,31, IC à 95 % [-0,11, 0,72], p = 0,15), suivie par l’apprentissage des compétences (g de Hedges = 0,11, IC à 95 % [-0,36, 0,58], p = 0,66) et le contrôle inhibiteur (G de Hedges = 0,09, IC à 95 % [-0,32, 0,50], p = 0,67) (Figure 8).

Figure 8 : Graphique forestier de l’analyse des sous-groupes par domaine cognitif. Graphique forestier montrant les tailles d’effets regroupées à travers les domaines cognitifs, y compris la mémoire de travail, l’apprentissage des compétences et le contrôle inhibiteur. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Analyse des sous-groupes par timing de stimulation

L’analyse de sous-groupes basée sur le timing de la stimulation a indiqué que la stimulation en ligne produisait un effet statistiquement significatif (g de Hedges = 0,37, IC 95 % [0,04, 0,70], p = 0,03), tandis que la stimulation hors ligne n’en avait pas (G de Hedges = 0,00, IC 95 % [-0,30, 0,30], p = 0,98). La différence entre les sous-groupes n’était pas statistiquement significative (p = 0,10) (Figure 9).

Figure 9 : Graphique forestier de l’analyse des sous-groupes par timing de stimulation. Graphique forestier comparant les tailles d’effets regroupées entre les conditions de stimulation en ligne et hors ligne, avec des intervalles de confiance correspondants. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Analyses de sensibilité

Les analyses sans rapport ont montré que l’effet global restait non significatif après la suppression des études individuelles dans la plupart des cas. Cependant, l’exclusion de Hasanvand et al. (2025) a donné un effet combiné statistiquement significatif (g de Hedges = 0,24, IC à 95 % [0,05, 0,43], p = 0,01).

Risque de biais

L’évaluation du risque de biais a indiqué un faible risque de génération aléatoire de séquences, de rapports sélectifs et d’autres domaines de biais dans toutes les études. La dissimulation de l’allocation était incertaine dans tous les essais. Une étude a été classée à haut risque d’aveuglement des participants et du personnel en raison d’un design à simple aveugle, tandis que les autres études ont été classées comme à faible risque dans ce domaine. Plusieurs études manquaient d’informations suffisantes concernant l’aveuglement de l’évaluation des résultats et ont été classées comme un risque incertain. Une étude a été classée à haut risque pour des données de résultats incomplètes. Dans l’ensemble, les études incluses ont démontré une qualité méthodologique généralement acceptable, bien que certaines préoccupations subsistent concernant l’aveuglement et la dissimulation de l’allocation (Figure 10).

Figure 10 : Résumé du risque de biais pour les études incluses. Résumé graphique des évaluations de risque de biais à travers les études incluses, montrant les jugements pour chaque domaine, y compris la randomisation, la dissimulation de l’allocation, l’aveuglement, les données de résultats incomplètes et le reporting sélectif. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Les caractéristiques des études incluses, incluant la démographie des participants, les paramètres de stimulation et les mesures de résultats, sont résumées dans le tableau 1.

Études	Conception de l’étude	Participants (N, homme)	Âge moyen (années)	Paramètres de stimulation	Durée (min)	Site de stimulation (cm²)	Tâche / Résultat	Synchronisation	Effet rapporté
Mulquiney et al., 2011²⁰	Crossover	20 (4)	29,5 ± 5,9	1 mA, 101–640 Hz	10	DLPFC (35)	OCL / 1-arrière / 2-arrière, ACC	En ligne	Aucun effet significatif sur la mémoire de travail
Brauer et al., 2018¹⁶	Crossover	23 (7)	22,91 ± 3,44	1 mA, 0,1–640 Hz	20	IFG (25)	GN, NE	En ligne	Aucun effet significatif sur le contrôle inhibiteur
Brevet-Aeby et al., 2019¹²	Parallèle	33 (16)	24,72 ± 4,32	2 mA, 100–500 Hz	20	DLPFC (35)	GN, RT	Hors ligne	Amélioration significative du temps de réaction
Albuquerque et al., 2019¹⁵	Parallèle	34 (34)	23,1 ± 2,8	2 mA, 101–640 Hz	20	M1/SO (35 ans)	GPT, EE	En ligne	Aucun effet significatif sur l’apprentissage des compétences
Murphy et al., 2020²¹	Parallèle	33 (11)	25.25 ± 7.73	1 mA, 101–640 Hz	22	DLPFC/SO (35)	SWM, ACC	Hors ligne	Amélioration significative de la mémoire de travail
Sallard et al., 2021³⁷	Crossover	19 (5)	28 ± 6	1 mA, 101–640 Hz	10	IFG (16)	GN, FA	Hors ligne	Aucun effet significatif sur le contrôle inhibiteur
Yamashiro et al., 2023²²	Crossover	16 (16)	20,6 ± 0,9	1,5 mA, 101–640 Hz	15	DLPFC (25)	GN, CE	Hors ligne	Aucun effet significatif sur le contrôle inhibiteur
Ai et al., 2024¹⁴	Crossover	33 (9)	22.17 ± 1.78	1,5 mA, 0–200 Hz	20	DLPFC (NA)	VWM, ACC	Hors ligne	Aucun effet significatif sur la mémoire de travail
Tokikuni et al., 2024¹¹	Parallèle	59 (30)	22,79 ± 2,01	2 mA, 101–640 Hz	20	DLPFC/OC (35)	2-dos, DPS	En ligne	Amélioration significative de la mémoire de travail
Kawakami et al., 2024¹⁷	Parallèle	34 (17)	21,7 ± 1,0	1 mA, 0,1–640 Hz	20	Cervelet (35)	VTT, LR	En ligne	Aucun effet significatif sur l’apprentissage moteur
Hasanvand et al., 2025⁴⁶	Parallèle	32 (32)	22,91 ± 3,44	1 mA, 101–640 Hz	20	DLPFC/OC (25)	SST, SSRT	Hors ligne	Aucun effet significatif sur le contrôle inhibiteur
Scaramuzzi et al., 2025¹³	Parallèle	37 (31)	26.26 ± 9.2	2 mA, 100–640 Hz	20	M1 (18,49)	DT, RE	En ligne	Réduction de l’erreur radiale
Frankel et al., 2025⁴⁷	Crossover	30 (15)	24.53 ± 2.37	1 mA, 101–640 Hz	10	M1/SO (35 ans)	SPPM, MT	Hors ligne	Amélioration significative des performances du moteur

Tableau 1 : Caractéristiques des études incluses, des participants et des protocoles de l’ARNt. Ce tableau résume les caractéristiques des essais contrôlés randomisés inclus, notamment la conception de l’étude, la démographie des participants, les paramètres de stimulation (intensité, plage de fréquences, durée et site de l’électrode), les tâches cognitives, les mesures de résultats et le timing de la stimulation (en ligne/hors ligne). Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.

Abréviations : M, homme ; F, femme ; SD, écart-type ; ACC, précision ; DPS, score d-prime ; EE, erreur de point d’arrivée ; MT, temps de déplacement ; LR, le taux d’apprentissage ; RE, erreur radiale ; NE, nombre d’erreurs ; RT, temps de réaction ; SSRT, temps de réaction du signal d’arrêt ; FA, fausse alerte ; CE, erreur de commission ; OC, cortex orbitofrontal ; SO, région supraorbitale ; IFG, gyrus frontal inférieur ; VWM, mémoire de travail visuelle ; NA, non rapporté ; OCL, tâche d’apprentissage à une carte ; SWM, mémoire de travail de Sternberg ; GPT, la tâche de putting de golf ; SPPM, tâche séquentielle de déplacement point à point ; VTT, tâche de suivi visuomoteur ; DT, tâche de lancer des fléchettes ; GN, tâche Go/No-Go ; SST, tâche de feux stop.

DISPONIBILITÉ DES DONNÉES :

Toutes les données brutes utilisées pour la présente revue systématique et méta-analyse sont publiquement accessibles via le Cadre de la Science Ouverte (OSF) à https://doi.org/10.17605/OSF.IO/7QD63.

Discussion

À ce jour, cette étude fournit une synthèse quantitative complète pour évaluer quantitativement les effets de la stimulation aléatoire du bruit transcrânienne (tRNS) sur les fonctions cognitives chez les adultes en bonne santé. Sur la base de 13 essais contrôlés randomisés, un effet global faible et non significatif a été observé. Bien que la stimulation en ligne ait révélé un effet statistiquement significatif, l’absence d’une différence significative entre sous-groupes suggère que cette constatation doit être interprétée avec prudence.

La taille de l’effet observée (g de Hedges = 0,17) est faible et peu susceptible de représenter une amélioration cognitive significative dans des contextes réels dans les conditions expérimentales actuelles. L’ampleur globale des effets observés était modeste. Plusieurs facteurs méthodologiques peuvent expliquer ce schéma, notamment la prédominance des plans à une seule session, des tailles d’échantillons relativement petites, et l’utilisation de tâches cognitives contrôlées en laboratoire. De plus, une hétérogénéité substantielle entre les études, incluant des différences dans les paramètres de stimulation, les régions cibles, les paradigmes de tâches et les mesures de résultats, a probablement contribué à la variabilité des résultats. Ces limitations peuvent réduire à la fois la puissance statistique et la validité externe. Néanmoins, le tRNS reste une intervention non invasive et à faible charge, et ses effets peuvent devenir plus apparents dans des conditions optimisées telles que des paradigmes d’entraînement répétés ou des protocoles optimisés. Par exemple, une intervention de deux semaines combinant l’ARNT et l’entraînement cognitif a démontré une amélioration de l’activité oscillatoire neuronale et des résultats du sommeil chez les enfants atteints de^{TDAH 23}.

Dans tous les domaines cognitifs, aucun effet de sous-groupe statistiquement significatif n’a été observé pour la mémoire de travail, l’apprentissage des compétences ou le contrôle inhibiteur. Bien que la mémoire de travail ait montré la plus grande estimation ponctuelle, l’effet n’a pas atteint la signification statistique, et plusieurs études incluses ont rapporté des résultats^{nuls 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20}. La mémoire de travail repose fortement sur les réseaux frontopariétaux distribués, en particulier le cortex préfrontal dorsolatéral (DLPFC), qui est impliqué dans la maintenance et la manipulation de l’information^43,44. L’absence d’effets cohérents suggère que de tels processus complexes au niveau du réseau peuvent être difficiles à moduler dans des conditions de stimulation hétérogènes. De même, l’absence d’effets significatifs sur le contrôle inhibiteur et l’apprentissage des compétences peut refléter des besoins neuronaux spécifiques au domaine et une puissance statistique limitée au sein des sous-groupes. Des travaux antérieurs ont suggéré des améliorations potentielles dans le contrôle inhibiteur après le RNT¹² ; Cependant, ces effets n’ont pas été reproduits de manière cohérente dans l’analyse actuelle.

Les analyses de sous-groupes basées sur des protocoles de stimulation n’ont pas révélé de différences statistiquement significatives selon les sites ou la durée de stimulation. Bien que des effets numériquement plus importants aient été observés dans certaines conditions, ces schémas étaient incohérents. La DLPFC est considérée comme un centre central pour les processus cognitifs d’ordre supérieur en raison de sa connectivité étendue avec les régions corticales^{et sous-corticales 30, 31, 32}, et la stimulation de cette région a été associée à des changements dans les oscillations neuronales et la connectivité^{fonctionnelle 21}. Cependant, aucun avantage significatif de la stimulation DLPFC n’a été observé dans la présente analyse. De même, la stimulation de M1, IFG et du cervelet n’a pas produit d’effets significatifs, ce qui peut refléter des différences de spécialisation fonctionnelle ou un nombre limité d’études au sein de chaque sous-groupe 15'34,35,36,37,38.

La durée de la stimulation n’a pas montré de relation significative avec la taille de l’effet. Des preuves antérieures suggèrent que les effets des tRNS peuvent dépendre de l’atteinte d’un seuil minimum de stimulation et peuvent suivre un schéma dose-réponse non^{linéaire de 39'40}. Dans l’analyse actuelle, bien que des durées plus longues comme 20 à 22 minutes aient montré des effets numériquement plus importants, la méta-régression n’a pas soutenu une association linéaire significative. Cela suggère que la durée de stimulation interagit probablement avec d’autres facteurs, notamment les exigences des tâches et la variabilité individuelle, plutôt que d’exercer un effet indépendant.

La découverte selon laquelle la stimulation en ligne a montré un effet significatif, alors que la stimulation hors ligne n’en a pas eu, pourrait fournir un éclairage sur les mécanismes sous-jacents. Les tRNS appliqués lors de la performance de la tâche peuvent améliorer le traitement neuronal par résonance stochastique, améliorant la détection et la transmission des signaux pertinents pour^{la tâche 11,25}. En revanche, la stimulation hors ligne est plus souvent associée à des augmentations transitoires de l’excitabilité corticale médiées par l’activité des canaux^{sodium 26,27}, ce qui peut ne pas se traduire systématiquement par des améliorations comportementales. Cependant, étant donné l’absence d’une différence significative entre les sous-groupes, cette interprétation reste provisoire et doit être considérée comme exploratoire.

Plusieurs limites doivent être reconnues. L’hétérogénéité méthodologique entre les études, en particulier dans les paramètres de stimulation et les tâches cognitives, peut limiter la comparabilité. Beaucoup d’études incluses avaient des tailles d’échantillon relativement petites, réduisant la puissance statistique et augmentant la probabilité d’erreurs de type I et de type II. Les preuves neurophysiologiques restent limitées, car seul un sous-ensemble d’études incorporait des mesures telles que l’électroencéphalographie ou l’imagerie fonctionnelle. De plus, les facteurs modérateurs potentiels, notamment les différences entre les sexes et les capacités cognitives de base, n’ont pas été examinés de manière systématique. Ces limitations peuvent limiter la généralisabilité des résultats.

Les recherches futures devraient viser à standardiser les protocoles de stimulation et les plans expérimentaux afin d’améliorer la comparabilité entre les études. Des essais randomisés plus grands et suffisamment puissants sont nécessaires pour fournir des estimations plus précises de la taille de l’effet. L’intégration de mesures comportementales et neurophysiologiques, telles que l’EEG et l’IRMf, peut aider à clarifier les mécanismes sous-jacents aux effets des tRNS. De plus, une évaluation systématique des différences individuelles, y compris la performance de base et les facteurs démographiques, peut améliorer la compréhension de la variabilité en réponse à la stimulation.

Conclusion :

Cette revue systématique et cette méta-analyse indiquent que la stimulation du bruit aléatoire transcrânienne peut produire un léger effet positif sur les fonctions cognitives chez les adultes en bonne santé ; cependant, l’effet global n’est pas statistiquement significatif. Bien que la stimulation en ligne ait montré un schéma plus favorable, aucune différence significative n’a été observée entre les domaines cognitifs, les sites de stimulation ou la durée de la stimulation. Les preuves actuelles restent insuffisantes pour soutenir un effet cognitif robuste des ARNt. Les études futures devraient intégrer des tailles d’échantillons plus importantes, des protocoles standardisés, des paradigmes de stimulation clairement définis, ainsi que des résultats comportementaux et neurophysiologiques combinés afin de mieux déterminer l’efficacité et les mécanismes des ARNt.

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Logiciel R avec le paquet Metafor	Fondation R pour l’informatique statistique	N/A	Utilisé pour mener la méta-analyse, incluant le calcul de la taille de l’effet, les modèles à effets aléatoires, les analyses de sous-groupes, la méta-régression, Egger' test de régression et analyses de sensibilité sans laisser de questions.
Review Manager 5.4	Cochrane	N/A	Utilisé pour l’évaluation du risque de biais et la préparation de chiffres de risque de biais.