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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle