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Enregistrement W3203579560 · doi:10.1177/20451253211042696

Repetitive transcranial magnetic stimulation for major depressive disorder: basic principles and future directions

2021· review· en· W3203579560 sur OpenAlexaff
Jean‐Philippe Miron, Véronique Desbeaumes Jodoin, Paul Lespérance, Daniel M. Blumberger

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Psychopharmacology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationMajor depressive disorderRandomized controlled trialDeep transcranial magnetic stimulationPsychiatryPhysical medicine and rehabilitationMedicineClinical trialPsychologyIntervention (counseling)NeuroscienceStimulationPsychotherapistMoodInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a safe and well-tolerated intervention for major depressive disorder (MDD). Over 150 randomized controlled trials (RCTs) have been carried out, and its efficacy has been confirmed in dozens of meta-analyses. Real world data has also confirmed the effectiveness of rTMS for MDD in clinical practice, with the most recent literature indicating response rates of 40-50% and remission rates of 25-30%. In this review, we first offer an historical perspective, followed by a review of basic principles, such as putative mechanisms, procedures and protocols, stimulation targets, efficacy and durability of response, side effects, and the placebo controversy. In the second part of this review, we first discuss solutions to increase accessibility to rTMS, such as modifications to treatment equipment, protocols and setting. We continue with possible means to further increase effectiveness, such as treatment personalization and extension. We conclude by addressing the scheduling issue, with accelerated rTMS (arTMS) as a possible solution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,348 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations75
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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