Predictive Value of Acute Neuroplastic Response to rTMS in Treatment Outcome in Depression: A Concurrent TMS-fMRI Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study objective was to investigate the predictive value of functional connectivity changes induced by acute repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) for clinical response in treatment-resistant depression. METHODS: Cross-sectional changes in functional connectivity induced by a single concurrent rTMS-fMRI session were assessed in 38 outpatients with treatment-resistant depression (26 of them female; mean age, 41.87 years) who subsequently underwent a 4-week course of rTMS. rTMS was delivered at 1 Hz over the right dorsolateral prefrontal cortex. Acute rTMS-induced functional connectivity changes were computed and subjected to connectome-based predictive modeling to test their association with changes in score on the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) after rTMS treatment. RESULTS: TMS-fMRI induced widespread, acute, and transient alterations in functional connectivity. The rTMS-induced connectivity changes predicted about 30% of the variance of improvement in the MADRS score. The most robust predictive associations involved connections between prefrontal regions and motor, parietal, and insular cortices and between bilateral regions of the thalamus. CONCLUSIONS: Acute rTMS-induced connectivity changes in patients with treatment-resistant depression may index macro-level neuroplasticity, relevant to interindividual variability in rTMS treatment response. Large-scale network phenomena occurring during rTMS might be used to inform prospective clinical trials.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».