rTMS Shows Efficacy in Improving Negative Symptoms in Early Psychosis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This systematic review aims to synthesize evidence for use of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) in recently diagnosed psychotic disorders to determine whether rTMS could be an effective treatment for early psychosis. Methods: PubMed, CINAHL, and PsycInfo were searched to obtain relevant articles published between 2012 and 2023. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) Articles was used as a guideline for reporting. Two authors independently screened articles using inclusion/exclusion criteria. Those meeting criteria were examined in detail, with bias scoring via the Cochrane Risk of Bias tool. Results: Of 2155 articles yielded from the initial search, fifteen ultimately met inclusion/exclusion criteria and were examined further. Most of the studies used the PANSS to assess outcome, and the majority (89%) reported significant effects on negative symptoms following rTMS, with mixed outcomes for positive symptoms. The most common neural target for stimulation was the dorsolateral prefrontal cortex. Seventy-three percent of articles examined neural correlates of outcome, linking outcome to functional connectivity, grey matter volume, and BDNF levels. The majority of studies were rated as some or high bias, due to lack of rigorous controls, lack of blinding, or lack of randomization. Conclusions: Our systematic review suggests that rTMS is effective for treatment of negative symptoms of early psychosis. Negative symptoms are of particular clinical import as a treatment target, given their impact on function, their resistance to conventional treatments, and prognostic significance. Limitations and future directions are discussed.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».