Allostatic load as a predictor of response to repetitive transcranial magnetic stimulation in treatment resistant depression: Research protocol and hypotheses
Notice bibliographique
Résumé
Treatment resistant depression is challenging because patients who fail their initial treatments often do not respond to subsequent trials and their course of illness is frequently marked by chronic depression. Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a well-established treatment alternative, but there are several limitations that decreases accessibility. Identifying biomarkers that can help clinicians to reliably predict response to rTMS is therefore necessary. Allostatic load (AL), which represents the 'wear and tear' on the body and brain which accumulates as an individual is exposed to chronic stress could be an interesting staging model for TRD and help predict rTMS treatment response. We propose an open study which aims to test whether patients with a lower pre-treatment AL will have a stronger antidepressant response to 4 week-rTMS treatment. We will also assess the relation between healthy lifestyle behaviors, AL, and rTMS treatment response. Blood samples for AL parameters will be collected before the treatment. The AL indices will summarize neuroendocrine (cortisol, Dehydroepiandrosterone), immune (CRP, fibrinogen, ferritin), metabolic (glycosylated hemoglobin, total cholesterol, high-density lipoprotein, low-density lipoprotein, triglycerides, uric acid, body mass index, waist circumference), and cardiovascular (heart rate, systolic and diastolic blood pressure) functioning. Mood assessment (Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale and Inventory of Depressive symptomatology) will be measured before the treatment and at two-week intervals up to 4 weeks. With the help of different lifestyle questionnaires, a healthy lifestyle index (i.e., a single score based on lifestyle factors) will be created. We will use linear and logistic regressions to assess AL in relation to changes in mood score. Hierarchical regression will be done in order to assess the association between AL, healthy lifestyle index and mood score. Long-lasting and unsuccessful antidepressant trials may increase the chance of not responding to future trials of antidepressants and it can therefore increase treatment resistance. It is essential to identify reliable biomarkers that can predict treatment responses.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».