Predictors of remission after repetitive transcranial magnetic stimulation for the treatment of late-life depression
Notice bibliographique
Résumé
Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is an effective treatment in patients with depression, yet treatment response remains variable. While previous work has identified predictors of remission in younger adults, relatively little data exists in late-life depression (LLD). To address this gap, data from 164 participants with LLD from a randomized non-inferiority treatment trial comparing standard bilateral rTMS to bilateral theta burst stimulation (TBS) (ClinicalTrials.gov identifier: NCT02998580) were analyzed using binary logistic regression and conditional inference tree (CIT) modeling. Lower baseline depression symptom severity, fewer prior antidepressant treatment failures, and higher global cognition predicted remission following rTMS treatment. The CIT predicted a higher likelihood of achieving remission for patients with a total score of 19 or lower on the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale, 1 or fewer prior antidepressant treatment failures, and a total score of 23 or higher on the Montreal Cognitive Assessment. Our results indicate that older adults with lower severity of depression, fewer antidepressant treatment failures, and higher global cognition benefit more from current forms of rTMS. The results suggest that there is potentially higher value in using rTMS earlier in the treatment pathway for depression in older adults.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».