Efficacy, effectiveness and safety of transcranial magnetic stimulation for bipolar depression: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
STRUCTURED ABSTRACT Background Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a neuromodulatory treatment cleared by Food and Drug Administration (FDA) for use in major depressive disorder (MDD). Recently, FDA granted breakthrough status for rTMS as a therapeutic option for bipolar depression (BDep). Nonetheless, efficacy and safety for BDep are not yet sufficiently established and there is no guidance regarding patient and protocol selection. Here, we systematically reviewed the literature on TMS for BDep, to synthesize the evidence on efficacy, effectiveness and safety. Methods We systematically searched four literature databases for studies published between 1995-2024 treating participants with acute bipolar depression. The primary outcome for meta-analysis was change in mean depression severity scores from baseline. Determinants of treatment response were assessed using meta-regression and sub-group meta-analyses. Results Forty-nine articles were included, representing a total of 1593 patients with BDep. Active TMS had superior antidepressant efficacy relative to sham in RCTs (Cohen’s d=0.43; 95%CI 0.21-0.64; p<0.001; N=18). Rates of treatment-emergent mania or hypomania were low and equivalent to those found for sham (OR=1.3; 95%CI 0.7-2.5). A large effect size for antidepressant effectiveness was found when pooling active arms of RCTs with data from non-controlled studies (Cohen’s d=1.40 95%CI 1.2-1.6; p<0.001; N=39), with rates of response (47.2%, 95%CI 35.3-59.1) and remission (27.1%, 95%CI 22.1-32.2) similar to those described for MDD, and preserved in sub-analyses for high frequency protocols, including iTBS, delivered to the left DLPFC, and low frequency protocols delivered to right DLPFC. Baseline illness severity, shorter illness duration and longer treatment courses were predictors of greater antidepressant effect. Conclusions TMS is efficacious and safe in BDep, with response and remission rates on par with unipolar depression. Longer protocols, namely with high-frequency or iTBS to the L-DLPFC and low-frequency to the R-DLPFC, have the best results, and patient selection may further improve clinical outcomes.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».