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Enregistrement W3108711401 · doi:10.1017/s0033291720004729

Transcranial magnetic stimulation neurophysiology of patients with major depressive disorder: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3108711401 sur OpenAlexaff
Megumi Kinjo, Masataka Wada, Shinichiro Nakajima, Sakiko Tsugawa, Tomomi Nakahara, Daniel M. Blumberger, Masaru Mimura, Yoshihiro Noda

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationMajor depressive disorderNeurophysiologyPsychologyNeuroscienceNeuroplasticityStimulationCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major depressive disorder (MDD) is a mental illness with high socio-economic burden, but its pathophysiology has not been fully elucidated. Recently, the cortical excitatory and inhibitory imbalance hypothesis and neuroplasticity hypothesis have been proposed for MDD. Although several studies have examined the neurophysiological profiles in MDD using transcranial magnetic stimulation (TMS), a meta-analysis of TMS neurophysiology has not been performed. The objective of this study was to compare TMS-electromyogram (TMS-EMG) findings between patients with MDD and healthy controls (HCs). To this end, we examined whether patients with MDD have lower short-interval cortical inhibition (SICI) which reflects gamma-aminobutyric acid (GABA)A receptor-mediated activity, lower cortical silent period (CSP) which represents GABAB receptor-mediated activity, higher intracortical facilitation (ICF) which reflects glutamate N-methyl-D-aspartate receptor-mediated activity, and the lower result of paired associative stimulation (PAS) paradigm which shows the level of neuroplasticity in comparison with HC. Further, we explored the effect of clinical and demographic factors that may influence TMS neurophysiological indices. We first searched and identified research articles that conducted single- or paired-pulse TMS-EMG on patients with MDD and HC. Subsequently, we extracted the data from the included studies and meta-analyzed the data with the comprehensive meta-analysis software. Patients with MDD were associated with lower SICI, lower CSP, potentially higher ICF, and lower PAS compared with HC. Our results confirmed the proposed hypotheses, suggesting the usefulness of TMS neurophysiology as potential diagnostic markers of MDD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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