Treatment expectations and clinical outcomes following repetitive transcranial magnetic stimulation for treatment-resistant depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient expectations, including both positive (placebo) and negative (nocebo) effects, influence treatment outcomes, yet their impact on acute repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) for treatment-resistant depression (TRD) is unclear. METHODS: In this single-center retrospective chart review, 208 TRD patients completed the Stanford Expectation of Treatment Scale (SETS) before starting open-label rTMS treatment. Patients were offered two excitatory rTMS protocols (deep TMS or intermittent theta-burst stimulation), which stimulated the left dorsolateral prefrontal cortex. A minimum of 20 once daily treatments were provided, delivered over 4-6 weeks. Primary outcomes were 1) remission, measured by a post-treatment score of <8 on the Hamilton Depression Rating Scale (HAMD-17), and 2) premature discontinuation. The change in HAMD-17 scores over time was used as a secondary outcome. Physicians were blinded to SETS scores. Logistic and linear regression, adjusting for covariates, assessed SETS and HAMD-17 relationships. RESULTS: Of 208 patients, 177 had baseline and covariate data available. The mean positivity bias score (positive expectancy minus negative expectancy subscale averages) was 0.48 ± 2.21, indicating the cohort was neutral regarding the expectations of their treatment on average. Higher positive expectancy scores were significantly associated with greater odds of remission (OR = 1.90, p = 0.003) and greater reduction in HAMD-17 scores (β = 1.30, p = 0.005) at the end of acute treatment, after adjusting for covariates. Negative expectancy was not associated with decreased odds of remission (p = 0.2) or treatment discontinuation (p = 0.8). CONCLUSIONS: Higher pre-treatment positive expectations were associated with greater remission rates with open-label rTMS in a naturalistic cohort of patients with TRD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».