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Enregistrement W4405585988 · doi:10.1016/j.clinph.2024.12.015

Consensus review and considerations on TMS to treat depression: A comprehensive update endorsed by the National Network of Depression Centers, the Clinical TMS Society, and the International Federation of Clinical Neurophysiology

2024· review· en· W4405585988 sur OpenAlexafffund
Nicholas T. Trapp, Anthony Purgianto, Joseph J. Taylor, Manpreet K. Singh, Lindsay M. Oberman, Brian J. Mickey, Nagy A. Youssef, Daniela Solzbacher, Benjamin Zebley, Laura Y. Cabrera, Susan K. Conroy, Mario A. Cristancho, Jackson R. Richards, Michael Flood, Tracy Barbour, Daniel M. Blumberger, Stephan F. Taylor, David Feifel, Irving M. Reti, Shawn M. McClintock, Sarah H. Lisanby, Mustafa M. Husain

Notice bibliographique

RevueClinical Neurophysiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesACMH FoundationNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCampbell Family Mental Health Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Addiction and Mental Health FoundationFondation Brain CanadaBrainsWayPatient-Centered Outcomes Research InstituteAmerican Foundation for Suicide PreventionAmerican Academy of Child and Adolescent PsychiatryColumbia UniversityBrain and Behavior Research FoundationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésDepression (economics)Clinical neurophysiologyRussian federationPsychiatryMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationSociologyElectroencephalographyRegional science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a safe and effective treatment for depressive disorders. • New forms of rTMS such as intermittent theta burst (iTBS) are non-inferior to standard rTMS for treating depression. • Attempts to enhance efficacy (accelerated iTBS, MRI guidance, neuroplasticity modulators) show promising early findings. This article updates the prior 2018 consensus statement by the National Network of Depression Centers (NNDC) on the use of transcranial magnetic stimulation (TMS) in the treatment of depression, incorporating recent research and clinical developments. Publications on TMS and depression between September 2016 and April 2024 were identified using methods informed by PRISMA guidelines. The NNDC Neuromodulation Work Group met monthly between October 2022 and April 2024 to define important clinical topics and review pertinent literature. A modified Delphi method was used to achieve consensus. 2,396 abstracts and manuscripts met inclusion criteria for review. The work group generated consensus statements which include an updated narrative review of TMS safety, efficacy, and clinical features of use for depression. Considerations related to training, roles/responsibilities of providers, and documentation are also discussed. TMS continues to demonstrate broad evidence for safety and efficacy in treating depression. Newer forms of TMS are faster and potentially more effective than conventional repetitive TMS. Further exploration of targeting methods, use in special populations, and accelerated protocols is encouraged. This article provides an updated overview of topics relevant to the administration of TMS for depression and summarizes expert, consensus opinion on the practice of TMS in the United States.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0190,014
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations56
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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