Self-harm and suicidal acts: a suitable case for treatment of impulsivity-driven behaviour with repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS)
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY: Suicidal thinking, self-harm and suicidal acts are common, although determining their precise prevalence is complex. Epidemiological work has identified a number of associated demographic and clinical factors, though, with the exception of past acts of self-harm, these are non-specific and weak future predictors. There is a critical need shift focus from managing 'suicidality-by-proxy' through general mental health treatments, to better understand the neuropsychology and neurophysiology of such behaviour to guide targeted interventions. The model of the cognitive control of emotion (MCCE) offers such a paradigm, with an underlying pan-diagnostic pathophysiology of a hypoactive prefrontal cortex failing to suitably inhibit an overactive threat-responding limbic system. The result is a phenotype - from any number of causative gene-environment interactions - primed to impulsively self-harm. We argue that such neural dysconnectivity is open to potential therapeutic modification from repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS). The current evidence base for this is undoubtedly extremely limited, but the societal and clinical burden self-harm and suicide pose warrants such investigation. DECLARATION OF INTEREST: , but had no editorial involvement in the review or decision process regarding this paper. COPYRIGHT AND USAGE: © The Royal College of Psychiatrists 2015. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Non-Commercial, No Derivatives (CC BY-NC-ND) licence.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».