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Enregistrement W4296745040 · doi:10.3389/fpsyt.2022.986378

Transcranial magnetic stimulation and intravenous ketamine combination therapy for treatment-resistant bipolar depression: A case report

2022· article· en· W4296745040 sur OpenAlexaff
Laurent Elkrief, Olivier Payette, Jean-Nicolas Foucault, Christophe Longpré-Poirier, Maxime Richard, Véronique Desbeaumes Jodoin, Paul Lespérance, Jean‐Philippe Miron

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetamineTreatment-resistant depressionTolerabilityAntidepressantTranscranial magnetic stimulationMedicineDepression (economics)PharmacotherapyRefractory (planetary science)Deep brain stimulationElectroconvulsive therapyPsychologyAnesthesiaPsychiatryPsychotherapistStimulationPharmacologyInternal medicineSchizophrenia (object-oriented programming)Adverse effectAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About a third of patients suffering from major depression develop treatment-resistant depression (TRD). Although repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) and intravenous ketamine have proven effective for the management of TRD, many patients remain refractory to treatment. We present the case of a patient suffering from bipolar TRD. The patient was referred to us after failure to respond to first-and second-line pharmacotherapy and psychotherapy. After minimal response to both rTMS and ketamine alone, we attempted a combination rTMS and ketamine protocol, which led to complete and sustained remission. Various comparable and complimentary mechanisms of antidepressant action of ketamine and rTMS are discussed, which support further study of this combination therapy. Future research should focus on the feasibility, tolerability, and efficacy of this novel approach.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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