Transcranial magnetic stimulation as a novel approach to effectively treat musical obsession (stuck song syndrome): a case series and a systematic review of case reports
Notice bibliographique
Résumé
This is the first case series that demonstrates the use of transcranial magnetic stimulation (TMS) for the treatment of musical obsessions or stuck song syndrome (SSS), following a systematic review that identified existing treatments. SSS can occur independently, but in literature it is commonly reported as an obsessive-compulsive disorder (OCD) or major depressive disorder (MDD) symptom. Most people are familiar with earworms, experienced by up to 98% of the western population. Earworms can become severe leading to the SSS diagnosis. SSS is a distressing repetition of involuntary tunes persisting in one's mind. According to literature, SSS has often been treated using antidepressants which are used to treat MDD and OCD. As TMS has shown a positive therapeutic effect for psychiatric disorders particularly MDD and OCD, we hypothesized that TMS could be an effective treatment that reduces symptoms of patients with SSS. We present two cases of TMS treatment contributing to a reduction in symptoms of SSS. We also aim to provide a systematic review of cases where SSS has been described and compare the pharmacological or psychotherapeutic treatments used with our novel TMS interventions for SSS. This report highlights some limitations, including patient's psychiatric comorbidities and treatment protocol changes, which affect the findings generalizability. Despite these limitations, TMS appears promising as a treatment for SSS due to the observed effectiveness in reducing SSS symptoms and minimal side effects especially in medication-resistant cases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».