Dosing considerations with the partial NMDA receptor agonist D-cycloserine as an adjuvant to intermittent theta-burst stimulation for major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is a leading cause of disability worldwide, with high rates of treatment resistance.Deep brain stimulation (DBS) delivers therapeutic electrical stimulation to key regions (nodes) in brain networks and is an emerging treatment for MDD.The ability to predict how perturbations to discrete nodes impact network connectivity and clinical outcome will be critical for the development of a robust theoretical foundation for depression therapy and advance personalization of DBS.Intracranial electroencephalography (iEEG) data were collected from five human subjects who were enrolled in a clinical trial of personalized closed-loop DBS for treatment resistant MDD (https://clinicaltrials. gov/ct2/show/NCT04004169, Krystal).Continuous intracranial electroencephalography (iEEG) recordings and clinical ratings of depressive symptom state were collected over 10 days when 10 depth electrodes were temporarily implanted prior to chronic DBS device placement.An unsupervised clustering framework was used to identify disease states representative of high and low symptom severity.Multi-day maps of effective brain network connectivity were constructed via single pulse stimulation and evoked potential mapping and application of graph theoretical approaches.Targeted electrical stimulation was delivered to test for therapeutic effects and potentially induce acute plasticity of the depression network.Multi-day variation in brain network connectivity structure was observed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».