Neuromodulation as a therapeutic approach for post-traumatic stress disorder: the evidence to date
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Post-traumatic stress disorder (PTSD) can have debilitating effects on quality of life, and conventional treatments show mixed results. Neuromodulation is emerging as a promising approach for treating PTSD. This review examines current neuromodulatory treatments for PTSD, and highlights methodologies, clinical outcomes, and gaps in the literature to help guide future research. AREAS COVERED: A PubMed search identified 252 studies on PTSD and neuromodulation, of which 61 were selected for full review. These included 37 studies on repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), 10 on transcranial direct current stimulation (tDCS),4 on deep brain stimulation (DBS) and 2 on focused ultrasound (FUS). EXPERT OPINION: The present review supports the potential of neuromodulation to reduce PTSD symptoms. rTMS and tDCS targeting the dlPFC appear effective through modulating neural circuits involved in fear processing and conditioning, however, literature varies regarding efficacy of stimulation frequencies and hemispheric targets. DBS targeting the amygdala or subcallosal cingulate white matter tracts improves treatment of refractory PTSD with sustained benefits, while FUS may improve symptoms through targeted modulation of brain structures such as the amygdala, though this technique is in the early stages of exploration. Future research should refine established neuromodulatory approaches and address gaps in emerging modalities to enhance treatment efficacy.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».