A comparison of symptom-specific resting state functional connectivity biomarkers of 10 Hz and iTBS-rTMS in treatment-resistant depression
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder is a heterogeneous disorder associated with limited antidepressant response to firstand second-line interventions.Circuit-based predictors of symptom-specific response will be critical to personalizing existing TMS treatments both in terms of stimulation site and specific stimulatory parameters.Therefore, the aim of this study is to identify similar and distinct resting-state functional connectivity (RSFC) characteristics predictive of symptom-specific response to left dorsolateral TMS using 10 Hz or intermittent theta burst stimulation (iTBS).Participants were randomized to receive either 4-6 weeks of 10 Hz or iTBS over the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) as part of a noninferiority trial evaluating the efficacy of these two interventions.Resting-state functional neuroimaging was acquired the week prior to and following treatment.Whole-brain RSFC and symptom-specific change were used to determine RSFC dimensions predictive of improvements in each treatment arm.Dimensions were extracted using regularized canonical correlation analysis.Optimized models were used to delineate clusters (biotypes) that different in terms of symptomspecific response and RSFC.These models were also validated using RSFC and clinical data from the treatment arm excluded during training.The results indicate that there are both similar and distinct patterns of RSFC predictive of symptom-specific response for 10 Hz and iTBS over the left DLPFC, including nodes from limbic, subcortical, fronto-parietal, cingulo-opercular and default mode networks.CCA models generalized significantly better in unseen participants from the same treatment arm relative to unseen data from the other treatment arm (p < 0.05).The study demonstrates the potential utility of multivariate models in identifying homogeneous clusters characterized by treatment-and symptom-specific RSFC characteristics of treatment response.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».