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Enregistrement W2585241098 · doi:10.5958/2349-2996.2016.00100.2

Efficacy of Transcranial Magnetic Stimulation [TMS] among Major Depressive Disorder Patients: A Review

2016· review· en· W2585241098 sur OpenAlexaboutno aff
J.G. Bahubali, Thulkar Sanjay, N. Mahantesh, Sudhen Sumesh Kumar

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Nursing Education and Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationDeep transcranial magnetic stimulationMajor depressive disorderStimulationMedicinePhysical medicine and rehabilitationInsomniaPsychiatryPsychologyNeurosciencePhysical therapyMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the review is to ascertain the efficacy of transcranial magnetic stimulation therapy among major depressive patients. The various research papers reviewed to know the magnitude of depression and the efficacy of TMS. Depression is a significant contributor to the global burden of disease and affects people in all communities across the world. India has the highest rate of major depression in the world. It is estimated that by the year 2020 the burden of depression will increase to 5.7% of the total burden of disease. It clearly depicts that the need for alternative and convenient treatment modality for depression as a whole. TMS proves to be one of the effective mode of treatment for depression. In terms of its convenience of treatment it's quite promising and lesser number and severity of side effects as compared to other mode of treatment. Currently, it's under practice in countries like Canada, UK, and Australia. In India it needs to be equipped in terms of training and education to the experts, very importantly creating awareness among patients and family about the treatment facility. TMS is hope for India and it necessitates rapid paradigm shift in order to curb the title of high prevalent country with regards to depression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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