EFFICACY AND ACCEPTABILITY OF HIGH FREQUENCY REPETITIVE TRANSCRANIAL MAGNETIC STIMULATION (rTMS) VERSUS ELECTROCONVULSIVE THERAPY (ECT) FOR MAJOR DEPRESSION: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS OF RANDOMIZED TRIALS
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trials comparing the efficacy and acceptability of high frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (HF-rTMS) and electroconvulsive therapy (ECT) for treating major depression (MD) have yielded conflicting results. As this may have been the result of limited statistical power, we have carried out this meta-analysis to examine this issue. We searched the literature for randomized trials on head-to-head comparisons between HF-rTMS and ECT from January 1995 through September 2012 using MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and SCOPUS. The main outcome measures were remission rates, pre-post changes in depression ratings, as well as overall dropout rates at study end. We used a random-effects model, Odds Ratios (OR), Number Needed to Treat (NNT), and Hedges' g effect sizes. Data were obtained from 7 randomized trials, totalling 294 subjects with MD. After an average of 15.2 HF-rTMS and 8.2 ECT sessions, 33.6% (38/113) and 52% (53/102) of subjects were classified as remitters (OR = 0.46; p = 0.04), respectively. The associated NNT for remission was 6 and favoured ECT. Also, reduction of depressive symptomatology was significantly more pronounced in the ECT group (Hedges' g = -0.93; p = 0.007). No differences on dropout rates for HF-rTMS and ECT groups were found. In conclusion, ECT seems to be more effective than HF-rTMS for treating MD, although they did not differ in terms of dropout rates. Nevertheless, future comparative trials with larger sample sizes and better matching at baseline, longer follow-ups and more intense stimulation protocols are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».