Predictors of remission after repetitive transcranial magnetic stimulation for the treatment of major depressive disorder: An analysis from the randomised non-inferiority THREE-D trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is an effective treatment for major depressive disorder (MDD), treatment selection is still mainly a process of trial-and-error. The present study aimed to identify clinical predictors of remission after a course of rTMS delivered to the left DLPFC to improve patient selection. METHODS: Data from a large randomised non-inferiority trial comparing standard 10 Hz and intermittent theta burst stimulation (iTBS) for the treatment of MDD were used for the exploratory analyses. Individual variables were assessed for their association with remission and then included in a logistic regression model to determine odds ratios (OR) and corresponding 95% confidence intervals. Model discrimination (internal validation) was carried out to assess model optimism using the c-index. ClinicalTrials.gov identifier: NCT01887782. FINDINGS: 388 subjects were included in the analysis (199-iTBS and 189-10 Hz, respectively). Higher baseline severity of both depressive and anxiety symptoms were associated with a lower chance of achieving remission (OR=0.64, 95% CI 0.46-0.88; and 0.78, 95% CI 0·60-0.98, respectively). Current employment was a positive predictor for remission (OR=1.69, 95% CI 1.06-2.7), while greater number of treatment failures was associated with lower odds of achieving remission (OR=0.51, 95% CI 0.27-0.98). A non-linear effect of age and remission was observed. An analysis to allow an estimate of the probability of remission using all variables was assessed. The c-index for the fitted model was 0.687. INTERPRETATION: Our results suggest that measuring depression symptom severity, employment status, and refractoriness are important in prognosticating outcome to a course of rTMS in MDD. FUNDING: Canadian Institutes of Health Research MOP-136801.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».