Early symptom improvement at 10 sessions as a predictor of rTMS treatment outcome in major depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Predicting rTMS nonresponse could be helpful in sparing patients from futile treatment, and in improving use of limited rTMS resources. While several predictive biomarkers have been proposed, few are accurate for individual-level prediction; none have entered routine use. An alternative approach in pharmacotherapy predicts outcome from early response; patients showing minimal (e.g., ≤20%) improvement at 2 weeks can be predicted as nonresponders with negative predictive values (NPV) > 80-90%. This approach has recently been extended to ECT, but never before to rTMS. OBJECTIVE: To assess the accuracy of 2-week clinical response in predicting rTMS treatment outcome. METHODS: We reviewed clinical symptom scores for 101 patients who underwent 20 sessions of dorsomedial prefrontal rTMS for unipolar major depression in a naturalistic retrospective case series, defining nonresponders both at the conventional <50% improvement criterion and at a more stringent <35% criterion. RESULTS: Patients achieving <20% improvement at session 10 were correctly predicted as nonresponders with NPVs of 88.2% by the conventional and 80.4% by the stringent criterion. Achieving <10% improvement at session 10 predicted nonresponse with NPVs of 89.5% and 86.8% by conventional and stringent criteria, respectively. Using the least-depressed score of either session 5 or 10, <20% improvement predicted nonresponse with NPVs of 91.3% and 82.6%, and <10% improvement predicted nonresponse with NPVs of 93.5% and 93.5%, by conventional and stringent criteria. CONCLUSION: For DMPFC-rTMS, a '<20% improvement at 2 weeks' rule concurred with previous pharmacotherapy and ECT studies on predicting nonresponse, and could prove useful for treatment decision-making in clinical settings.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».