Transcranial direct current stimulation for major depression: an updated systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Transcranial direct cranial stimulation (tDCS) is a promising non-pharmacological intervention for treating major depressive disorder (MDD). However, results from randomized controlled trials (RCTs) and meta-analyses are mixed. Our aim was to assess the efficacy of tDCS as a treatment for MDD. We performed a systematic review in Medline and other databases from the first RCT available until January 2014. The main outcome was the Hedges' g for continuous scores; secondary outcomes were the odds ratio (ORs) to achieve response and remission. We used a random-effects model. Seven RCTs (n = 259) were included, most with small sample sizes that assessed tDCS as either a monotherapy or as an add-on therapy. Active vs. sham tDCS was significantly superior for all outcomes (g = 0.37; 95% CI 0.04-0.7; ORs for response and remission were, respectively, 1.63; 95% CI = 1.26-2.12 and 2.50; 95% CI = 1.26-2.49). Risk of publication bias was low. No predictors of response were identified, possibly owing to low statistical power. In summary, active tDCS was statistically superior to sham tDCS for the acute depression treatment, although its role as a clinical intervention is still unclear owing to the mixed findings and heterogeneity of the reviewed studies. Further RCTs with larger sample sizes and assessing tDCS efficacy beyond the acute depressive episode 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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».