Evaluation of rTMS for treatment-resistant PTSD and depression in active/retired Canadian Armed Forces and RCMP patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is an effective, non-invasive treatment option for treatment-resistant posttraumatic stress disorder (TR PTSD) and treatment-resistant depression (TRD). This study assesses left-sided high-frequency (LSHF) rTMS on symptoms of Canadian Armed Forces (CAF) and Royal Canadian Mounted Police (RCMP) members with TRD and TR PTSD at the Carewest Operational Stress Injury clinic. Methods: This feasibility study used a quantitative longitudinal design. The study population included 28 CAF and RCMP members with TR PTSD and TRD, defined as lack of response to two antidepressants and one evidence-based psychotherapy. Patients concurrently undertook biological and psychological treatment as usual. Up to 30 sessions of LSHF rTMS were provided; non-responders switched to right-sided low-frequency (RSLF) rTMS after 20 sessions. Depression and PTSD symptoms were quantified using the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5) and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) before treatment, every 10th session, and at completion. Outcomes were analyzed with one-way repeated-measures analysis of variance. Results: < 0.001), reaching sub-clinical threshold (initial mean = 48, 20th session mean = 33, and 30th session, mean = 31). Discussion: These findings support the efficacy of rTMS for reducing symptoms of TRD and TR PTSD in this population. Larger studies with sham rTMS comparison, blinding, and randomization are needed.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».