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Enregistrement W2002185073 · doi:10.4088/jcp.12r07996

High-Frequency Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation Accelerates and Enhances the Clinical Response to Antidepressants in Major Depression

2013· review· en· W2002185073 sur OpenAlexaff
Marcelo T. Berlim, Frédérique Van den Eynde, Zafiris J. Daskalakis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationDepression (economics)Randomized controlled trialMedicineMeta-analysisPsycINFOInternal medicineAntidepressantOdds ratioTreatment-resistant depressionPsychiatryMEDLINEPsychologyStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: High-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (HF-rTMS) is a safe and effective treatment for major depression. However, its utility as a strategy to accelerate and improve clinical response to antidepressants is still unclear. DATA SOURCES: We searched the literature from 1995 through May 2012 using EMBASE, PsycINFO, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Scopus, and ProQuest Dissertations and Theses, and, from October 2008 until May 2012, by using MEDLINE. We included only studies written in the English language. STUDY SELECTION: We selected all randomized, double-blind, and sham-controlled trials on HF-rTMS used as an accelerating (add-on) strategy to antidepressants for major depression. DATA EXTRACTION: We performed a random effects meta-analysis using odds ratios (ORs) for response and remission rates following HF-rTMS and sham rTMS. Two time points were considered: the end of the add-on HF-rTMS stimulation period (T1) and the end of the study (T2). RESULTS: Data were obtained from 6 randomized controlled trials (RCTs), totaling 392 subjects with major depression. For T1 (at mean ± SD 2.67 ± 0.82 weeks following start of combined rTMS + antidepressant treatment), 6 studies reported on response and 4 on remission rates. We found significantly higher response rates for active HF-rTMS (43.3%; 84/194) compared to sham rTMS (26.8%; 53/198) (OR = 2.5; 95% CI, 1.12-5.56; P = .025); however, remission rates did not differ between groups (P = .33). Heterogeneity between the included RCTs reporting data on response and remission rates at T1 was significant (response: Q5 = 11.4, P = .044, I2 = 56.12; remission: Q3 = 12.24, P = .007, I2 = 75.45). For study end (T2; at mean ± SD 6.80 ± 3.11 weeks following start of combined rTMS + antidepressant treatment), 5 studies reported on response and 4 on remission rates; overall, response rates at T2 were significantly higher for subjects receiving HF-rTMS in comparison to those receiving sham rTMS (62% [104/168] and 46% [79/172], respectively; OR = 1.9; 95% CI, 1.003-3.56; P = .049). Also, 53.8% (57/106) and 38.64% (36/107) of subjects receiving active HF-rTMS and sham rTMS, respectively, were in remission at T2 (OR = 2.42; 95% CI, 1.27-4.61; P = .007). Heterogeneity between the included RCTs reporting data on remission rates at T2 was not significant, although RCTs reporting on response rates at T2 were heterogeneous. The baseline depression scores for active and sham rTMS groups were similar. Finally, HF-rTMS was comparable to sham rTMS in terms of dropout rates. CONCLUSIONS: HF-rTMS is a promising strategy for accelerating clinical response to antidepressants in major depression, providing clinically meaningful benefits that are comparable to those of other agents such as triiodothyronine and pindolol. Furthermore, HF-rTMS seems to be an acceptable treatment for depressed subjects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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