Theory of mind in subjects with major depressive disorder: is it influenced by repetitive transcranial magnetic stimulation?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess, in a sample of subjects with current major depressive disorder, whether high frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (HF-rTMS) is able to influence affective "theory of mind" (ToM). METHODS: We conducted a pilot naturalistic trial in which 14 subjects with MDD were treated with daily HF-rTMS over their left dorsolateral prefrontal cortex for 4 weeks. Objective depressive symptoms and affective ToM (as assessed, respectively, by the 21-item Hamilton Depression Rating Scale and the Reading the Mind in the Eyes Test [RMET]) were measured pre-post HF-rTMS treatment. RESULTS: Our findings indicated the absence of a significant main effect for pre-post RMET scores, yet a significant interaction between pre-post RMET performance and change in depressive symptoms. Therefore, depressed subjects in our sample exhibited ToM improvements in proportion to their antidepressant response. CONCLUSIONS: We have shown that HF-rTMS is able to influence ToM in subjects with MDD. We hypothesize that this effect could be associated, at least in part, with clinical improvement over time. However, further studies with larger samples and controlled designs are needed to better clarify our preliminary findings.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».