Appraising the effectiveness of electrical and magnetic brain stimulation techniques in acute major depressive episodes: an umbrella review of meta-analyses of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Electrical and magnetic brain stimulation techniques present distinct mechanisms and efficacy in the acute treatment of depression. This was an umbrella review of meta-analyses of randomized controlled trials of brain stimulation techniques for managing acute major depressive episodes. A systematic review was performed in the PubMed/MEDLINE databases from inception until March 2020. We included the English language meta-analysis with the most randomized controlled trials on the effects of any brain stimulation technique vs. control in adults with an acute depressive episode. Continuous and dichotomous outcomes were assessed. A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews-2 was applied and the credibility of evidence was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation framework. Seven meta-analyses were included (5,615 patients), providing evidence for different modalities of brain stimulation techniques. Three meta-analyses were evaluated as having high methodological quality, three as moderate, and one as low. The highest quality of evidence was found for high frequency-repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), transcranial direct current stimulation, and bilateral rTMS. There is strong clinical research evidence to guide future clinical use of some techniques. Our results confirm the heterogeneity of the effects across these techniques, indicating that different mechanisms of action lead to different efficacy profiles.
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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 | 0,044 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».