Priming Stimulation Enhances the Effectiveness of Low-Frequency Right Prefrontal Cortex Transcranial Magnetic Stimulation in Major Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Low-frequency, right-sided repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) to the prefrontal cortex has been shown to have antidepressant effects. Recent research has suggested that preceding low-frequency rTMS with a period of low-intensity, 6-Hz stimulation ("priming") enhances the physiological effects of low-frequency stimulation. The aim of this study was to investigate whether priming stimulation would enhance therapeutic response to low-frequency rTMS in patients with depression. METHOD: The study consisted of a 2-arm, double-blind, randomized, controlled trial in 60 patients with treatment-resistant depression. Right 1-Hz rTMS was provided in one continuous, 15-minute train to all subjects. The priming stimulation (twenty 5-second, 6-Hz trains) or an equivalent, sham preceded 1-Hz stimulation. The primary outcome variable was the score on the Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS). RESULTS: There was a significant overall reduction in MADRS scores across the 4 weeks of the study and a significantly greater reduction in MADRS scores in the active-priming group compared with the sham-priming group. CONCLUSIONS: Low-intensity, high-frequency priming stimulation appears to enhance the response to low-frequency, right-sided rTMS treatment in patients with treatment-resistant depression.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».