Defining Neurocircuits in Depression
Notice bibliographique
Résumé
<p>While many effective treatments are available to treat a major depressive episode, no clinical or biological markers identify which patients are likely to respond to a given treatment or explain why one treatment modality or class of medication is effective when another is not. With these clinical issues in mind, this article presents a synthesis of brain changes associated with clinical response to pharmacotherapy, cognitive-behavior therapy (CBT), and deep brain stimulation (DBS), identified using functional neuroimaging, with findings interpreted in the context of a data-driven depression model. </p> <h4>ABOUT THE AUTHOR</h4> <p>Dr. Mayberg is professor, Departments of Psychiatry and Behavioral Sciences and Neurology, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA.</p> <p>Address reprint requests to: Helen Mayberg, MD, Department of Psychiatry, Emory University School of Medicine, 101 Woodruff Circle, WMB 4313, Atlanta GA 30327; or e-mail <a href="mailto:hmayber@emory.edu">hmayber@emory.edu</a>.</p> <p>The research described in this article was supports in part by grants from the Canadian Institutes for Health Research, the National Institutes of Health, and the National Alliance for Research in Schizophrenia and Depression. Dr. Mayberg serves as a consultant for Advanced Neuromodulation Systems on deep brain stimulation.</p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».