The Effectiveness of Transcranial Magnetic Stimulation for Obsessive-Compulsive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Obsessive-compulsive disorder (OCD) is an anxiety-related disorder. Obsessions are experienced as recurring, unwanted thoughts. In response to obsessions, people feel driven to act with repetitive behaviours, known as compulsions. Obsessions and compulsions cause significant distress and impairment in an individual’s daily life and relationships. OCD is relatively common, with a lifetime prevalence rate between 2%-3%. Thus, research must find an effective treatment for individuals with OCD. This paper examines a relatively new area of research that explores the use of transcranial magnetic stimulation (TMS) to treat OCD. TMS is a non-invasive brain stimulation that has recently shown promising effects in treating psychological disorders. Studies researching TMS on OCD, primarily with individuals who have not responded to previous treatments, have found it to be effective, with symptoms significantly decreasing post-treatment, and with effects lasting up to 3-months post-treatment. Overall, TMS appears to offer an effective alternative for individuals with treatment-resistant OCD. However, while studies on TMS show significant results, participants with greater OCD symptoms and/or sleep disturbances tend to report a decreased response to treatment. Also, studies using TMS typically have limitations with their sample sizes, lack of control groups, and lack of long-term follow-up assessments. Overall, TMS appears to be effective for OCD, but future research needs to address current limitations to determine the true effectiveness of this new treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».