S49. EFFICACY OF HIGH-FREQUENCY REPETITIVE TRANSCRANIAL MAGNETIC STIMULATION ON PANSS FACTORS IN SCHIZOPHRENIA WITH PREDOMINANT NEGATIVE SYMPTOMS – RESULTS FROM AN EXPLORATORY RE-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) applied to the left frontal lobe is discussed to be a promising add-on treatment for negative symptoms in schizophrenia. The Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) has been used as outcome parameter in several previous rTMS trials, but studies focusing on PANSS factor analyses are lacking. For this purpose, we used the available PANSS data of the ‘rTMS for the Treatment of Negative Symptoms in Schizophrenia’ (RESIS) trial to calculate different literature-based PANSS factors and to re-evaluate the impact of rTMS on negative symptoms in this trial. In an exploratory re-analysis of published data from the RESIS study (Wobrock et al. 2015), we tested the impact of rTMS applied to the left dorsolateral prefrontal cortex on two PANSS factors for negative symptoms in psychotic disorders as well as on a PANSS five-factor consensus model intending to show that active rTMS treatment improves PANSS negative symptom subscores. In accordance to the original analysis, all PANSS factors showed an improvement over time in the active and, to a considerable extent, also in the sham rTMS group. However, comparing the data before and directly after the rTMS intervention, the PANSS excitement factor improved in the active rTMS group significantly more than in the sham group, but this finding did not persist if follow-up data were taken into account. These additional analyses extend the previously reported RESIS trial results showing unspecific improvements in the PANSS positive subscale in the active rTMS group. Our PANSS factor-based approach to investigate the impact of prefrontal rTMS on different negative symptom domains confirmed no overall beneficial effect of the active compared to sham rTMS. This secondary analysis of the RESIS trials has several limitations. First of all, the analysis of the primary endpoint was negative [24] and all subsequent secondary analyses showing a positive effect of the intervention (here: change in PANSS excitement factor) are of limited statistical power and therefore subject to uncertainty. On the other hand, our analyses confirm the negative finding of the original publication extends this finding to a broader negative symptom definition. Moreover, the new analysis provides a possible, but hypothetical explanation for the previously described effect of active rTMS on PANSS positive subscale. Of course, many other PANSS factor models are available and in pharmacological research the Marder factors [23, 35] have particular significance. However, the here used five-factor consensus model [21] includes the Marder factor results and our negative symptom factors overlaps with those factors. Another limitation is that it may be possible that our sham stimulation (coil tilted over one wing at an angle of 45°[24]) may still have been slightly biologically active as discussed elsewhere [24].
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».