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Enregistrement W2342215476 · doi:10.1002/da.22503

A STUDY OF THE PATTERN OF RESPONSE TO rTMS TREATMENT IN DEPRESSION

2016· review· en· W2342215476 sur OpenAlexaff
Paul B. Fitzgerald, Kate E. Hoy, Rodney J. Anderson, Zafiris J. Daskalakis

Notice bibliographique

RevueDepression and Anxiety · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilAlfred Research Trusts, Alfred Health
Mots-clésDepression (economics)Transcranial magnetic stimulationRating scalePsychologyClinical trialMedicineInternal medicinePsychiatryStimulationDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Considerable research has demonstrated the efficacy of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) treatment in patients with depression. However, limited research has described the pattern of response to rTMS treatment or explored possible predictors of the likelihood of treatment response. METHODS: Data from 11 clinical trials (n = 1,132) was pooled and we described the pattern of response to rTMS, rate of response, and remission as well as potential clinical and demographic predictors of response. RESULTS: There was a bimodal pattern of response to rTMS with the response-associated peak at 57% reduction in depression rating scale scores. About 46% of patients achieved response criteria, with 31% completing rTMS treatment in remission. A greater likelihood of response was seen for patients who had less severe depression at baseline, a shorter duration of the current episode, and recurrent rather than single episode of depression. Greater response was also seen in patients treated at higher stimulation intensity. CONCLUSIONS: A meaningful percentage (>40%) of patients respond to a course of rTMS treatment. Response does vary with a number of clinical and demographic variables but none of these variables exert a sufficiently strong influence on response rates to warrant using these criteria to exclude patients from treatment.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations191
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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