Predictors and correlates of outcome for dorsolateral, dorsomedial, and orbitofrontal rTMS in major depression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: It is increasingly being recognized that depression is clinically heterogeneous in terms of clinical presentation and neuroimaging. Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a neuroanatomically focal treatment for depression that may be used to probe this heterogeneity. Here, we examine the predictors and correlates of response to rTMS targeting the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), dorsomedial prefrontal cortex (DMPFC), or orbitofrontal cortex (OFC). It is expected that each rTMS target will be associated with distinctive mechanisms of outcome, centered in different resting-state networks implicated in depression. Method: Resting-state fMRI data was collected in 120 patients with depression before and after receiving rTMS targeting the DLPFC (n=50), DMPFC (n=40) or OFC (n=30). An age- and sex-matched comparator group of 50 healthy controls was included to examine relative connectivity changes following rTMS. Baseline sgACC connectivity to the DLPFC and stimulation site was examined as a predictor of treatment outcome. fMRI predictors and correlates of outcome were also examined with seed-based analyses (using DMPFC and nucleus accumbens as a priori regions of interest). Results: sgACC-DLPFC connectivity was unable predict treatment outcome for any of the rTMS targets, while sgACC to stimulation site connectivity only predicted outcome for DMPFC-rTMS. DLPFC-, DMPFC-, and OFC-rTMS were shown to have differential predictors and correlates using seed-based analyses, suggesting that each has different mechanisms of action. Conclusions: The mechanisms of action for DLPFC-, DMPFC-, and OFC-rTMS are distinctive, and do not universally involve connectivity to the sgACC, but instead involve different resting-state networks, highlighting the heterogeneity of depression.
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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) | 0,001 | 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 ».