P-1378 - Brain stimulation techniques: non-invasive treatments for depression
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays there is an increasing interest on brain stimulation techniques as therapeutic tools in psychiatric disorders. One of the most promising results has been obtained in depression treatment. In fact, some countries have approved the use of transcranial magnetic stimulation (TMS) and transcranial direct current stimulation (tDCS) as treatments for depression (European Union, Canada, Australia, New Zealand, Unites States and Israel). It is well known that both high frequency repetitive TMS (rTMS) and anodal tDCS over the left dorsolateral pre-frontal cortex (DLPF), are effective in decreasing depressive symptoms and they have lasting beneficial effects. First evidence of benefits of rTMS on depression was published by Pascual-Leone and co-workers in 1996 (Pascual-Leone et al., 1996). These results have been supported by others, both using rTMS (e.g. Anderson et al., 2009; George et al., 2010) and tDCS (e.g. Boggio et al., 2008; Rigonatti et al., 2008). On the other hand, later studies showed that low frequency rTMS over right PFDL cortex is also effective in depression improvement (Kauffmann, Cheema y Miller, 2004). In addition, both techniques have reported good results as treatment of secondary depression associated with Parkinson, epilepsy and brain damage (Fregni et al., 2004; Fregni et al., 2005; Jorge et al., 2004). Recent revisions and meta-analysis corroborates TMS and tDCS efficacy (e.g.: Slotema et al., 2010), always considering that their efficacy depends on several factors, such as the length of the current depression episode, age of patient, length of the treatment, stimulation intensity or number of pulses per session.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,011 |
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 ».