Simple Electroencephalographic Treatment-Emergent Marker Can Predict Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation Antidepressant Response—A Feasibility Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Prefrontal repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) repeated daily for 4 to 6 weeks is used to treat major depressive disorder, but more than 50% of patients do not achieve significant response. Here we test the validity of a simple electroencephalographic (EEG) marker that predicts nonresponse to rTMS. Such a marker could potentially increase rTMS effectiveness by directing nonresponders to alternative treatments or by guiding early modification of stimulation parameters. METHODS: We retrospectively analyzed 2-channel EEG data captured in the OPT-TMS National Institute of Mental Health-sponsored, multicenter study. Cumulative Brain Engagement Index (cBEI), a measure derived from template matching that allows scoring EEG dynamics along treatment, was computed. RESULTS: Six hundred sixty-five EEG recordings were analyzed. In the rTMS group, the median cBEI was found to increase in the responder group but remained unchanged in the nonresponder group. The difference between the cBEI of the groups became statistically significant by the third valid EEG sample. Within 5 samples, 91% of the responders presented with a cBEI above a preset threshold. Within 9 samples, 17% of the nonresponders had a cBEI above the threshold. CONCLUSIONS: This study demonstrates the feasibility of a simple-to-capture EEG marker as a treatment-emergent marker of response to rTMS treatment of depression. In the OPT-TMS study, discontinuing treatment when the cBEI dropped below the threshold between the fifth to ninth treatment potentially could have avoided administration of 485 (63%) of 765 treatments. Because the marker can be generated online, it would be of interest to evaluate, in future studies, whether it could be used to tune treatment parameters and improve remission rates.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle