Transcranial direct current stimulation for acute major depressive episodes: Meta-analysis of individual patient data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a non-pharmacological intervention for depression. It has mixed results, possibly caused by study heterogeneity. AIMS: To assess tDCS efficacy and to explore individual response predictors. METHOD: Systematic review and individual patient data meta-analysis. RESULTS: Data were gathered from six randomised sham-controlled trials, enrolling 289 patients. Active tDCS was significantly superior to sham for response (34% v. 19% respectively, odds ratio (OR) = 2.44, 95% CI 1.38-4.32, number needed to treat (NNT) = 7), remission (23.1% v. 12.7% respectively, OR = 2.38, 95% CI 1.22-4.64, NNT = 9) and depression improvement (B coefficient 0.35, 95% CI 0.12-0.57). Mixed-effects models showed that, after adjustment for other predictors and confounders, treatment-resistant depression and higher tDCS 'doses' were, respectively, negatively and positively associated with tDCS efficacy. CONCLUSIONS: The effect size of tDCS treatment was comparable with those reported for repetitive transcranial magnetic stimulation and antidepressant drug treatment in primary care. The most important parameters for optimisation in future trials are depression refractoriness and tDCS dose.
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 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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».