Status and trends of TMS research in depressive disorder: a bibliometric and visual analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression is a chronic psychiatric condition that places significant burdens on individuals, families, and societies. The rapid evolution of non-invasive brain stimulation techniques has facilitated the extensive clinical use of Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) for depression treatment. In light of the substantial recent increase in related research, this study aims to employ bibliometric methods to systematically review the global research status and trends of TMS in depression, providing a reference and guiding future studies in this field. Methods: We retrieved literature on TMS and depression published between 1999 and 2023 from the Science Citation Index Expanded (SCIE) and Social Science Citation Index (SSCI) databases within the Web of Science Core Collection (WoSCC). Bibliometric analysis was performed using VOSviewer and CiteSpace software to analyze data on countries, institutions, authors, journals, keywords, citations, and to generate visual maps. Results: is the platform that receives the most articles in this area. The literature involved contributions from over 16,000 authors affiliated with 4,573 institutions across 77 countries. The United States contributed the largest number of publications, with the University of Toronto and Daskalakis ZJ leading as the most prolific institution and author, respectively. Keywords such as "Default Mode Network," "Functional Connectivity," and "Theta Burst" have recently garnered significant attention. Research in this field primarily focuses on TMS stimulation patterns, their therapeutic efficacy and safety, brain region and network mechanisms under combined brain imaging technologies, and the modulation effects of TMS on brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and neurotransmitter levels. Conclusion: In recent years, TMS therapy has demonstrated extensive potential applications and significant implications for the treatment of depression. Research in the field of TMS for depression has achieved notable progress. Particularly, the development of novel TMS stimulation patterns and the integration of TMS therapy with multimodal techniques and machine learning algorithms for precision treatment and investigation of brain network mechanisms have emerged as current research hotspots.
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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 | 0,013 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,267 | 0,272 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».