A framework for targeting alternative brain regions with repetitive transcranial magnetic stimulation in the treatment of depression
Notice bibliographique
Résumé
It has been argued that clinical depression is accompanied by reductions in cortical excitability of the left prefrontal cortex (PFC). In support of this, repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), which is a method of enhancing cortical excitability, has shown antidepressant efficacy when applied over the left PFC, although the overall therapeutic effects remain inconclusive. The cerebral pathophysiology of depression is, however, not limited to dysfunctions in the PFC, thus, targeting alternative brain regions with rTMS may provide new therapeutic windows in the treatment of depression. Evidence from electroencephalography and lesion studies suggests that not only is the left PFC involved in depression but also the parietal cortex and cerebellum. Furthermore, rTMS over the parietal cortex and the cerebellum has been found to improve mood and emotional functioning, at least in healthy volunteers. We have integrated these findings in an rTMS-oriented theoretical framework for the neurobiology of low mood and depression. To establish the possible therapeutic efficacy of this model, whereby, for example, the application of slow rTMS over the right parietal cortex and fast rTMS over the cerebellum may be beneficial in different subtypes of depression, clinical rTMS studies that target the parietal cortex and cerebellum 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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».