A patient-oriented analysis of pain side effect: A step to improve the patient's experience during rTMS?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is an efficacious and well-tolerated intervention for treatment-resistant depression (TRD). A novel rTMS protocol, intermittent theta burst stimulation (iTBS) has been recently implemented in clinical practice, and it is essential to characterize the factors associated to pain and the trajectory of pain of iTBS compared to standard rTMS protocols. OBJECTIVE: We aimed to characterize the side effect profile and the pain trajectories of High-Frequency Left (HFL) and iTBS in TRD patients in the THREE-D trial. We also investigated factors associated to pain and the relationship between pain and clinical outcomes. METHODS: 414 patients were randomized to either HFL or iTBS. Severity of pain was measured after every treatment. General Estimating Equation was used to investigate factors associated with pain. Latent class linear mixed model was used to investigate latent classes of pain trajectories over the course of rTMS. RESULTS: Higher level of pain was associated with older age, higher stimulation intensity, higher anxiety, female, and non-response. The severity of pain significantly declined over the course of treatments with a steeper decrease early on in the course of the treatment in both protocols, and four latent pain trajectories were identified. The less favorable pain trajectories were associated with non-response and higher stimulation intensity. CONCLUSIONS: HFL and iTBS were associated with similar factors and pain trajectories, although iTBS was more uncomfortable. Response to rTMS was associated with less pain and more favorable pain trajectories furthering the evince base of overlapping neurobiological underpinnings of mood and pain. We translated these results into patient-oriented information to aid in the decision-making process when considering rTMS.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».