Repetitive transcranial magnetic stimulation implementation within residential substance use disorder treatment centers for patients with comorbid depression
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a well-established treatment with efficacy for several psychiatric disorders and has yielded promising yet mixed data showing reductions in craving for substance use. Patients with substance use disorders and comorbid depression may encounter obstacles to receiving rTMS in outpatient settings for treatment of depression. In turn, implementation of rTMS in residential substance use programs would greatly benefit those with comorbid treatment resistant depression. This paper aims to provide recommendations for implementing rTMS within residential substance use treatment centers. Design/methodology/approach Using PubMed, the authors conducted a narrative review of manuscripts using various combinations of the following search terms: rTMS, depression, substance use and substance use disorder. The authors read manuscripts for their methodology, outcomes and adverse events to synthesize their results, which correspond to their recommendations for patient selection, safely implementing rTMS in residential substance use facilities and optimal rTMS protocols to start with. Findings Advantages of this approach include increased compliance, monitoring and access to care. Recommendations to safely incorporate rTMS in residential substance use disorder treatment centers revolve around selection of patients eligible for rTMS, allowing for sufficient time to elapse prior to commencing rTMS, monitoring for signs of recent substance use or withdrawal and using rTMS protocols compatible with the therapeutic programming of a treatment center. Originality/value This paper details the challenges and benefits of implementing rTMS for patients with dual diagnosis and provides recommendations to safely do so. To the best of the authors’ knowledge, this is a novel and unpublished endeavor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».