Clinical outcomes of deep brain stimulation for obsessive‐compulsive disorder: Insight as a predictor of symptom changes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Deep brain stimulation (DBS) is a safe and effective treatment option for people with refractory obsessive-compulsive disorder (OCD). Yet our understanding of predictors of response and prognostic factors remains rudimentary, and long-term comprehensive follow-ups are lacking. We aim to investigate the efficacy of DBS therapy for OCD patients, and predictors of clinical response. METHODS: Eight OCD participants underwent DBS stimulation of the nucleus accumbens (NAc) in an open-label longitudinal trial, duration of follow-up varied between 9 months and 7 years. Post-operative care involved comprehensive fine tuning of stimulation parameters and adjunct multidisciplinary therapy. RESULTS: Six participants achieved clinical response (35% improvement in obsessions and compulsions on the Yale Brown Obsessive Compulsive Scale (YBOCS)) within 6-9 weeks, response was maintained at last follow up. On average, the YBOCS improved by 45% at last follow up. Mixed linear modeling elucidated directionality of symptom changes: insight into symptoms strongly predicted (P = 0.008) changes in symptom severity during DBS therapy, likely driven by initial changes in depression and anxiety. Precise localization of DBS leads demonstrated that responders most often had their leads (and active contacts) placed dorsal compared to non-responders, relative to the Nac. CONCLUSION: The clinical efficacy of DBS for OCD is demonstrated, and mediators of changes in symptoms are proposed. The symptom improvements within this cohort should be seen within the context of the adjunct psychological and biopsychosocial care that implemented a shared decision-making approach, with flexible iterative DBS programming. Further research should explore the utility of insight as a clinical correlate of response. The trial was prospectively registered with the ANZCTR (ACTRN12612001142820).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».