Treatment Resistant Depression— Advances in Somatic Therapies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The failure to achieve remission for patients with Major Depressive Disorder (MDD) represents a major public health concern. Inadequately treated depression is associated with higher rates of relapse, poorer quality of life, deleterious personal and societal economic ramifications, as well as increased mortality rates. Unfortunately, only a minority of patients achieves this goal with initial antidepressant treatment and by convention, failure to achieve response after two adequate trials of antidepressant therapy defines "Treatment Resistant Depression" (TRD). Furthermore, results from the Sequenced Treatment Alternatives to Relieve Depression (STAR*D) group of studies suggest that approximately 50% of "real world" patients who meet criteria for MDD fail to achieve remission, even after four carefully monitored sequenced treatments. METHODS: Given these limitations of existing antidepressant medications alone and in combination, together with improved understanding of the neural circuitry of depression, it is not surprising that there is a renewed interest in neuromodulation strategies for TRD. RESULTS: The purpose of this article is to review the evidence for the inclusion of various non-pharmacological, neuromodulatory strategies for TRD. Specifically, information regarding the mechanism, tolerability and efficacy of electroconvulsive therapy (ECT), magnetic seizure therapy (MST), repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), vagal nerve stimulation (VNS), and deep brain stimulation (DBS) in ameliorating TRD will be presented. CONCLUSIONS: Although these treatments are at various stages of clinical development, they represent a new frontier in expanding the treatment options available for individuals with TRD, as well as contributing to a better understanding the neurobiology of depressive disorders.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle