Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation to Maintain Treatment Response to Electroconvulsive Therapy in Depression: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Electroconvulsive therapy (ECT) is the most effective treatment for a refractory major depression in the context of both unipolar and bipolar affective disorders. However, the relapse rate within the first 6 months after a successful course of ECT to treat a depressive episode can be as high 50%. Evidence-based strategies to prevent relapse have partial efficacy and are associated with problematic adverse effects limiting their use as long-term treatments. Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) has demonstrated efficacy in treatment-resistant depression with a favorable adverse effect profile. Herein, we describe six patients, four with unipolar and two with bipolar depression, where rTMS was used to maintain response after a successful course of acute and continuation ECT. rTMS was administered once or twice weekly, at 120% of the resting motor threshold. Patients received sequential bilateral rTMS (low frequency right: 600 pulses, then high frequency left: 3000 pulses). The site of stimulation was 6 cm anterior and 1 cm lateral from the site of maximum stimulation of the abductor pollicis brevis muscle. Depressive symptoms were monitored with the quick inventory of depressive symptoms-self rated. Five of the six patients were able to maintain their response status from 6 to 13 months at the time of last observation. The use of rTMS may be an important relapse prevention strategy following an acute course of ECT. Controlled studies comparing rTMS to current evidence-based relapse prevention strategies are warranted.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».