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Enregistrement W4319786459 · doi:10.3390/brainsci13020293

Apparent Lack of Benefit of Combining Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation with Internet-Delivered Cognitive Behavior Therapy for the Treatment of Resistant Depression: Patient-Centered Randomized Controlled Pilot Trial

2023· article· en· W4319786459 sur OpenAlexaff
Medard Kofi Adu, Reham Shalaby, Ejemai Eboreime, Adegboyega Sapara, Mobolaji A. Lawal, Corina Chew, Shelley Daubert, Liana Urichuck, Shireen Surood, Daniel Li, Mark Snaterse, Mike Mach, Pierre Chue, Andrew J. Greenshaw, Vincent I. O. Agyapong

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialTreatment-resistant depressionMajor depressive disorderDepression (economics)Rating scaleMedicineHamilton Rating Scale for DepressionPsychological interventionPhysical therapyHamdPsychiatryElectroconvulsive therapyMoodPsychologyAnxietyInternal medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Treatment-resistant depression (TRD) is considered one of the major clinical challenges in the field of psychiatry. An estimated 44% of patients with major depressive disorder (MDD) do not respond to two consecutive antidepressant therapies, and 33% do not respond to up to four antidepressants. Over 15% of all patients with MDD remain refractory to any treatment intervention. rTMS is considered a treatment option for patients with TRD. Likewise, iCBT is evidence-based, symptom-focused psychotherapy recommended for the treatment of TRD. Objective: This study aimed to evaluate the initial comparative clinical effectiveness of rTMS treatment with and without iCBT as an innovative intervention for the treatment of participants diagnosed with TRD. Methods: This study is a prospective two-arm randomized controlled trial. Overall, 78 participants diagnosed with TRD were randomized to one of two treatment interventions: rTMS sessions alone and rTMS sessions plus iCBT. Participants in each group were made to complete evaluation measures at baseline, and 6 weeks (discharge) from treatment. The primary outcome measure was baseline to six weeks change in mean score for the 17-item Hamilton depression rating scale (HAMD-17). Secondary outcomes included mean baseline to six-week changes in the Columbia suicide severity rating scale (CSSRS) for the rate of suicidal ideations, the QIDS-SR16 for subjective depression, and the EQ-5D-5L to assess the quality of health in participants. Results: A majority of the participants were females 50 (64.1%), aged ≥ 40 39 (50.0%), and had college/university education 54 (73.0%). After adjusting for the baseline scores, the study failed to find a significant difference in the changes in mean scores for participants from baseline to six weeks between the two interventions under study on the HAMD-17 scale: F (1, 53) = 0.15, p = 0.70, partial eta squared = 0.003, CSSRS; F (1, 56) = 0.04 p = 0.85, partial eta squared = 0.001, QIDS-SR16 scale; F (1, 53) = 0.04 p = 0.61, partial eta squared = 0.005, and EQ-5D-VAS; F (1, 51) = 0.46 p = 0.50, and partial eta squared = 0.009. However, there was a significant reduction in means scores at week six compared to baseline scores for the combined study population on the HAMD-17 scale (42%), CSSRS (41%), QIDS-SR16 scale (35%), and EQ-VAS scale (62%). Conclusion: This study did not find that combined treatment of TRD with rTMS + iCBT (unguided) was superior to treatment with rTMS alone. Our findings do not support the use of combined treatment of rTMS + iCBT for the management of TRD disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations9
Publié2023
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Résumé présentoui

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