Efficacy of neurostimulation across mental disorders: systematic review and meta-analysis of 208 randomized controlled trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive brain stimulation (NIBS), including transcranial magnetic stimulation (TMS), and transcranial direct current stimulation (tDCS), is a potentially effective treatment strategy for a number of mental conditions. However, no quantitative evidence synthesis of randomized controlled trials (RCTs) of TMS or tDCS using the same criteria including several mental conditions is available. Based on 208 RCTs identified in a systematic review, we conducted a series of random effects meta-analyses to assess the efficacy of NIBS, compared to sham, for core symptoms and cognitive functioning within a broad range of mental conditions. Outcomes included changes in core symptom severity and cognitive functioning from pre- to post-treatment. We found significant positive effects for several outcomes without significant heterogeneity including TMS for symptoms of generalized anxiety disorder (SMD = -1.8 (95% CI: -2.6 to -1), and tDCS for symptoms of substance use disorder (-0.73, -1.00 to -0.46). There was also significant effects for TMS in obsessive-compulsive disorder (-0.66, -0.91 to -0.41) and unipolar depression symptoms (-0.60, -0.78 to -0.42) but with significant heterogeneity. However, subgroup analyses based on stimulation site and number of treatment sessions revealed evidence of positive effects, without significant heterogeneity, for specific TMS stimulation protocols. For neurocognitive outcomes, there was only significant evidence, without significant heterogeneity, for tDCS for improving attention (-0.3, -0.55 to -0.05) and working memory (-0.38, -0.74 to -0.03) in individuals with schizophrenia. We concluded that TMS and tDCS can benefit individuals with a variety of mental conditions, significantly improving clinical dimensions, including cognitive deficits in schizophrenia which are poorly responsive to pharmacotherapy.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,047 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle