Repetitive transcranial magnetic stimulation for major depressive disorder comorbid with huntington’s disease: a case report
Notice bibliographique
Résumé
Huntington's disease (HD) is a rare genetic disorder causing progressive degeneration of nerve cells in parts of the basal ganglia leading to motor, cognitive and neuropsychiatric symptoms.Around 33 to 69% of HD patients suffer from comorbid major depressive disorder (MDD).Considering high risk of suicide, detection and treatment of MDD in people suffering from HD is essential.We report on the case of a patient suffering from neuropsychiatric symptoms since early 2000s and diagnosed with HD around 2013 who was referred to our service for repetitive transcranial magnetic stimulation treatments (rTMS) in the context of pharmaco-resistant MDD.Treatment consisted of a high-frequency (HF) 20 Hz protocol delivered over the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) at 120% of the resting motor threshold (rMT) using R30/X100 stimulators equipped with DB80 coils (MagVenture, Farum, Denmark).The DB80 coil was chosen given the light diffuse cerebral atrophy seen on MRI.Treatment course consisted of 3 daily sessions every weekday over 2 weeks, for a total of 30 sessions.Symptoms were assessed pre-and post-treatment using the Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS).Remission was defined as a score <10.The patient underwent two courses of rTMS.After his first series in 2019, he achieved remission, with MADRS scores going from 24 at baseline down to 5 at follow-up.He remained stable until about 21 months later after which he experienced a depressive recurrence.The patient subsequently underwent a second course of treatment using the same protocol, after which he once again reached remission with MADRS scores decreasing from 18 at baseline down to 6 at follow-up.Treatment was well-tolerated without any significant side-effects.We report on the successful treatment of MDD in an HD patient with rTMS.rTMS should be considered as a valid option to treat MDD in the context of HD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».