Transcranial Magnetic and Direct Current Stimulation (TMS/tDCS) for the Treatment of Headache: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Headache is among the most prevalent causes of disability worldwide. Non-pharmacologic interventions, including neuromodulation therapies, have been proposed in patients who are treatment resistant or intolerant to medications. OBJECTIVE: To perform a systematic review on the use of transcranial magnetic stimulation (TMS) and transcranial direct current stimulation (tDCS) for the treatment of specific headache disorders (ie, migraine, tension, cluster, posttraumatic). METHODS: Data sources: Ovid MEDLINE, Cochrane Central Register of Clinical Trials, Embase, Scopus, PsycINFO. DATA EXTRACTION: All references were reviewed by 2 independent researchers (3039 abstracts, duplicates removed). Records were selected by inclusion criteria for participants (adults 18-65 with primary or secondary headaches), interventions (TMS and tDCS applied as headache treatment), comparators (sham or alternative standard of care), and study type (cohort, case-control, and randomized controlled trials [RCT]). Studies were assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool and overall quality determined through the GRADE Tool. A structured synthesis was performed due to heterogeneity of participants and methods. RESULTS: Thirty-four studies were included: 16 rTMS, 6 TMS (excluding rTMS), and 12 tDCS. The majority investigated treatment for migraine (19/22 TMS, 8/12 tDCS). Quality of evidence ranged from very low to high. CONCLUSION: Of all TMS and tDCS modalities, rTMS is most promising with moderate evidence that it contributes to reductions in headache frequency, duration, intensity, abortive medication use, depression, and functional impairment. However, only few studies reported changes greater than sham treatment. Further high-quality RCTs with standardized protocols are required for each specific headache disorder to validate a treatment effect. Registration Number: PROSPERO 2017 CRD42017076232.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».