Vagus nerve stimulation in depression
Notice bibliographique
Résumé
Ever since the introduction of chemical and electrical convulsive treatment for psychiatric disorders in the 1930s and 1940s, biological techniques have been used extensively in the amelioration of a variety of psychiatric disorders. Techniques of recent vintage have included transcranial magnetic stimulation, deep brain stimulation and vagus nerve stimulation (VNS). Since VNS attenuates seizures in animal models, the treatment was initially developed and approved by the FDA for treatment of drug-resistant partial-onset epilepsy. Additional data, including the known neuroanatomy of the vagus nerve, effects of VNS on monoamines and mood improvement in patients with epilepsy who were treated with VNS, provided a rationale for further investigation in patients with primary mood disorders. VNS has been administered acutely for 10 weeks to 60 patients with treatment-resistant depression. Longer-term follow-up data has been analysed for the first 30 patients. Response rates have been at least 30% in the acute study. Similar to findings in epilepsy and in contrast to the usual results of long-term medication trials, longer term data regarding symptomatic and functional outcomes of depressed patients receiving VNS continue to look promising. As opposed to electroconvulsive therapy, VNS is not associated with cognitive impairment. These results have led to approval of VNS for the treatment of resistant depression (unipolar or bipolar) in both Europe and Canada. Currently, a pivotal double-blind acute study is underway in the US.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».