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Enregistrement W4205948577 · doi:10.3390/brainsci12010048

Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation for Comorbid Major Depressive Disorder and Alcohol Use Disorder

2021· review· en· W4205948577 sur OpenAlexafffund
Victor M. Tang, Bernard Le Foll, Daniel M. Blumberger, Daphne Voineskos

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationMajor depressive disorderAlcohol use disorderDorsolateral prefrontal cortexComorbidityPsychologyDeep transcranial magnetic stimulationPsychiatryNeuromodulationClinical psychologyPrefrontal cortexMedicineNeuroscienceMoodStimulationCognitionAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major depressive disorder (MDD) and alcohol use disorder (AUD) are leading causes of disability, and patients are frequently affected by both conditions. This comorbidity is known to confer worse outcomes and greater illness severity. Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a non-invasive neuromodulation method that has demonstrated antidepressant effects. However, the study of rTMS for patients with MDD and commonly associated comorbidities, such as AUD, has been largely overlooked, despite significant overlap in clinical presentation and neurobiological mechanisms. This narrative review aims to highlight the interrelated aspects of the literature on rTMS for MDD and rTMS for AUD. First, we summarize the available evidence on the effectiveness of rTMS for each condition, both most studied through stimulation of the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC). Second, we describe common symptom constructs that can be modulated by rTMS, such as executive dysfunction, that are transdiagnostic across these disorders. Lastly, we describe promising approaches in the personalization and optimization of rTMS that may be applicable to both AUD and MDD. By bridging the gap between research efforts in MDD and AUD, rTMS is well positioned to be developed as a treatment for the many patients who have both conditions concurrently.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeAutre devis
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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