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Enregistrement W4403843762 · doi:10.1038/s44184-024-00099-2

Early differences in lassitude predicts outcomes in Stanford Neuromodulation Therapy for difficult to treat depression

2024· article· en· W4403843762 sur OpenAlexaff
David Benrimoh, Azeezat Azeez, Jean-Marie Batail, Xiaoqian Xiao, Derrick Matthew Buchanan, Igor D. Bandeira, Andrew Geoly, Yaakov Keynan, Ian H. Kratter, Nolan Williams

Notice bibliographique

Revuenpj Mental Health Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMellam Family Foundation
Mots-clésDepression (economics)NeuromodulationPsychologyRating scaleRandomized controlled trialClinical psychologyMedicineInternal medicineDevelopmental psychologyStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stanford Neuromodulation Therapy (SNT), has recently shown rapid efficacy in difficult to treat (DTT) depression. We conducted an exploratory analysis of individual symptom improvements during treatment, correlated with fMRI, to investigate this rapid improvement in 23 DTT participants from an SNT RCT (12 active, 11 sham). Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale item 7 (Lassitude) was the earliest to show improvements between active and sham, as early as treatment day 2. Lassitude score at treatment day 3 was predictive of response at 4 weeks post-treatment and response immediately after treatment. Participants with lower lassitude scores at treatment day 3 had different patterns of sgACC functional connectivity compared to participants with higher scores in both baseline and post-treatment minus baseline analyses. Further work will aim to first replicate these preliminary findings, and then to extend these findings and examine how SNT may affect lassitude and behavioral activation early in treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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