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Enregistrement W2171752682 · doi:10.1172/jci38454

Targeted electrode-based modulation of neural circuits for depression

2009· review· en· W2171752682 sur OpenAlexfundno aff
Helen S. Mayberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Mental HealthNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionEmory UniversityWoodruff Foundation
Mots-clésNeurochemicalNeuromodulationNeuroscienceNeuroimagingDeep brain stimulationConceptualizationBiological neural networkDepression (economics)PsychologyMedicineStimulationComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last 20 years of neuroscience research, we have witnessed a fundamental shift in the conceptualization of psychiatric disorders, with the dominant psychological and neurochemical theories of the past now complemented by a growing emphasis on developmental, genetic, molecular, and brain circuit models.Facilitating this evolving paradigm shift has been the growing contribution of functional neuroimaging, which provides a versatile platform to characterize brain circuit dysfunction underlying specific syndromes as well as changes associated with their successful treatment.Discussed here are converging imaging findings that established a rationale for testing a targeted neuromodulation strategy, deep brain stimulation, for treatment-resistant major depression.Depression affects at least 10% of the world population and is a leading cause of worldwide disability (1).Major depressive disorder (MDD) is clinically defined as a multidimensional syndrome, involving disruption of mood, cognition, sensorimotor functions, and homeostatic/drive functions (including those that control sleep, appetite, and libido).While depression can be treated in many cases with either medication or an evidence-based psychotherapy, remission rates in controlled trials using currently available treatments rarely exceed 30%, and relapse is the rule rather than the exception (2).For many patients, combinations of multiple medications and electroconvulsive therapy (ECT) are required.For those who remain severely depressed despite these aggressive approaches, new strategies are needed (3).This Review describes the development and testing of a new interventional strategy, deep brain stimulation (DBS), directed at this group of patients who are otherwise resistant to treatment.Critical to the development of DBS as a new treatment for intractable MDD has been the evolving understanding of the brain circuits that mediate normal and abnormal mood states and the systematic characterization of changes in these circuits that accompany successful and unsuccessful response to various treatments, measured using functional imaging (reviewed in refs.4-8).Based on brain circuit models of depression derived primarily from PET scan measures of glucose metabolism and blood flow, the first region of the brain to be targeted with DBS in patients with treatment-resistant depression (TRD) was the subcallosal cingulate (SCC), the ventral-most segment of the cingulate gyrus (Figure 1).As detailed in the following sections, this region of the brain was considered a critical node within a putative mood regulatory circuit, as it showed the most consistent changes in metabolism and blood flow with clinical recovery, using various well-established antidepressant interventions (9).As such, it was hypothesized that direct stimulation of the SCC and adjacent

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations538
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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