The effects of repetitive transcranial magnetic stimulation in the treatment of depression
Notice bibliographique
Résumé
Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is currently emerging as one of the first fundamentally new treatments in psychiatric practice for a considerable number of years. Research into the use of rTMS for the treatment of patients with depression has now been conducted for over 15 years. The aim of this article was to review the development of rTMS treatment for depression and the current state of evidence supporting its use. The vast majority of the trials conducted on the technique have evaluated the efficacy of high-frequency rTMS applied to the left dorsolateral prefrontal cortex using a set of parameters very similar to those originally described in the mid-1990s. This 'standard' form of rTMS clearly appears to have antidepressant efficacy, and its effects have now been confirmed in several large-scale clinical trials and a number of meta-analyses: response is better than that of sham stimulation, although the number of responders to treatment is relatively modest. A wide range of alternative forms of rTMS have been, or are currently being, evaluated. Low-frequency stimulation applied to the right prefrontal cortex appears to have similar efficacy to standard treatment and it is possible that the bilateral approaches may prove more effective. Novel methods of stimulation, such as priming stimulation, theta-burst stimulation and deep TMS, appear to be promising although require further evaluation. Significant benefit appears likely to accumulate through the use of methods that involve a more reliable targeting of prefrontal brain regions. Research is also required to evaluate the long-term effects of rTMS treatment, its use as a maintenance therapy and to establish reliable predictors of response to treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».