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Enregistrement W2030434698 · doi:10.1111/j.1600-0447.2007.01033.x

Neurostimulation therapies in depression: a review of new modalities

2007· review· en· W2030434698 sur OpenAlexaboutno aff
Lauren B. Marangell, Melissa Martínez, Rayan Al Jurdi, Holly A. Zboyan

Notice bibliographique

RevueActa Psychiatrica Scandinavica · 2007
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVagus Nerve Stimulation Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVagus nerve stimulationNeurostimulationDeep brain stimulationDepression (economics)Transcranial magnetic stimulationModalitiesMedicineElectroconvulsive therapyTreatment-resistant depressionDeep transcranial magnetic stimulationNeuromodulationPsychiatryStimulationBrain stimulationTherapeutic modalitiesNeurosciencePsychologyVagus nerveMajor depressive disorderSchizophrenia (object-oriented programming)Physical therapyDiseaseInternal medicineParkinson's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In response to an increased understanding of the neurobiology of severe psychiatric disorders, new therapeutic modalities are entering clinical practice that involve the direct stimulation of the brain. METHOD: We provide a review of published literature regarding the clinical use of vagus nerve stimulation (VNS) therapy, transcranial magnetic stimulation (TMS) and deep brain stimulation (DBS) in psychiatric disorders, with an emphasis on treatment-resistant depression (TRD). RESULTS: Vagus nerve stimulation is approved for use in both the EU and US for TRD. TMS has been approved for TRD in Canada, Australia, New Zealand, the European Union and Israel, but not yet in the United States. DBS remains in the early stages of investigation. CONCLUSION: While additional studies are clearly warranted, treatments that directly stimulate the brain appear to hold great therapeutic promise for severe psychiatric disorders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations102
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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