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Enregistrement W3182529692 · doi:10.1177/00048674211031482

Deep brain stimulation for treatment-refractory obsessive-compulsive disorder should be an accepted therapy in Australia

2021· article· en· W3182529692 sur OpenAlexaff
Philip Mosley, Dennis Velakoulis, Sarah Farrand, Rodney Marsh, Adith Mohan, David Castle, Perminder S. Sachdev

Notice bibliographique

RevueAustralian & New Zealand Journal of Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep brain stimulationClinical trialMedicineRefractory (planetary science)PsychiatryBrain stimulationPlaceboObsessive compulsiveStimulationPsychologyPsychotherapistInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep brain stimulation has shown promise for the treatment of severe, treatment-refractory obsessive-compulsive disorder. With the recent publication of the first Australian, randomised, sham-controlled trial of deep brain stimulation for obsessive-compulsive disorder, there are now four placebo-controlled trials demonstrating the efficacy of this therapy. Together with recent data identifying a biological substrate of effective stimulation that can predict response and that has been successfully reproduced, studies comparing and finding equivalent efficacy among different targets, as well as recent, large, open trials supporting the long-term effectiveness of deep brain stimulation, we argue that this should now be considered an accepted therapy for a select group of patients in the Australasian setting. We call on the Royal Australian and New Zealand College of Psychiatrists to revise their memorandum describing deep brain stimulation for obsessive-compulsive disorder as an ‘ experimental’ treatment and recognise that it has proven efficacy. We stress that this should remain a therapy offered only to those with high treatment-refractory illnesses and only at specialised centres where there is an experienced multidisciplinary team involved in work-up, implantation and follow-up and also where frameworks are in place to provide careful clinical governance and ensure appropriate fully informed consent.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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