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Enregistrement W2049990060 · doi:10.1002/wps.20199

Efficacy and safety of deep transcranial magnetic stimulation for major depression: a prospective multicenter randomized controlled trial

2015· article· en· W2049990060 sur OpenAlexaff
Yechiel Levkovitz, Moshe Isserles, Frank Padberg, Sarah H. Lisanby, Alexander Bystritsky, Guohua Xia, Aron Tendler, Zafiris J. Daskalakis, Jaron L. Winston, Pinhas N. Dannon, Hisham Hafez, Irving M. Reti, Oscar Morales, Thomas E. Schläepfer, Eric Hollander, Joshua A. Berman, Mustafa M. Husain, Uzi Sofer, Ahava Stein, Shmulik Adler, Lisa Deutsch, Frederic Deutsch, Yiftach Roth, Mark S. George, Abraham Zangen

Notice bibliographique

RevueWorld Psychiatry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesBrainsWay
Mots-clésDeep transcranial magnetic stimulationMedicineAntidepressantRating scaleDepression (economics)Major depressive disorderRandomized controlled trialClinical endpointTranscranial magnetic stimulationMajor depressive episodeDeep brain stimulationInternal medicineHamilton Rating Scale for DepressionPsychiatryAnesthesiaStimulationPsychologyMoodAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major depressive disorder (MDD) is a prevalent and disabling condition, and many patients do not respond to available treatments. Deep transcranial magnetic stimulation (dTMS) is a new technology allowing non-surgical stimulation of relatively deep brain areas. This is the first double-blind randomized controlled multicenter study evaluating the efficacy and safety of dTMS in MDD. We recruited 212 MDD outpatients, aged 22-68 years, who had either failed one to four antidepressant trials or not tolerated at least two antidepressant treatments during the current episode. They were randomly assigned to monotherapy with active or sham dTMS. Twenty sessions of dTMS (18 Hz over the prefrontal cortex) were applied during 4 weeks acutely, and then biweekly for 12 weeks. Primary and secondary efficacy endpoints were the change in the Hamilton Depression Rating Scale (HDRS-21) score and response/remission rates at week 5, respectively. dTMS induced a 6.39 point improvement in HDRS-21 scores, while a 3.28 point improvement was observed in the sham group (p=0.008), resulting in a 0.76 effect size. Response and remission rates were higher in the dTMS than in the sham group (response: 38.4 vs. 21.4%, p=0.013; remission: 32.6 vs. 14.6%, p=0.005). These differences between active and sham treatment were stable during the 12-week maintenance phase. dTMS was associated with few and minor side effects apart from one seizure in a patient where a protocol violation occurred. These results suggest that dTMS constitutes a novel intervention in MDD, which is efficacious and safe in patients not responding to antidepressant medications, and whose effect remains stable over 3 months of maintenance treatment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations424
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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