Trajectories of suicidal ideation during rTMS for treatment-resistant depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: rTMS is a safe and effective intervention for treatment-resistant depression (TRD). However, there is limited data on its specific impact on suicidal ideation (SI), and the trajectory of SI over the treatment course. OBJECTIVE: This open-label clinical trial investigated SI outcomes and trajectories in patients with TRD receiving low-frequency rTMS (LFR) to the right dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC; N = 55). METHODS: A latent class mixed-effect model was used to identify response trajectories for SI as well as core mood symptoms. Logistic regression analyses investigated risk factors associated with identified trajectories. RESULTS: For each symptom domain, we identified two distinct trajectories during LFR, one tracking improvement (SI: n = 35, 60 %; mood: n = 29, 53 %) and the other tracking no improvement (SI: n = 20, 40 %; mood: n = 26, 47 %). Male sex, higher baseline anxiety, and higher baseline SI were risk factors for no improvement of SI; while higher baseline anxiety and benzodiazepine use were risk factors for no improvement of mood. Mediation analyses showed that anxiety was a risk factor for no improvement of SI and mood independent of benzodiazepine treatment. CONCLUSIONS: This is the first study to investigate trajectories of response to LFR to the right DLPFC. SI and mood improved with LFR in most patients but the severity of anxiety symptoms was a factor of poor prognosis for both. Nuanced characterization of SI response to rTMS may lead to critical insights for individualized targeting strategies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».