Predictive and mechanistic biomarkers of treatment response to Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) in Psychiatric and Neurocognitive Disorders, identified via TMS-Electroencephalography (EEG) and Resting-State EEG: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Electroencephalography (EEG) is a comparatively inexpensive and non-invasive recording technique of neural activity, making it a valuable tool for biomarker discovery in transcranial magnetic stimulation (TMS). This systematic review aimed to examine mechanistic and predictive biomarkers, identified through TMS-EEG or resting-state EEG, of treatment response to TMS in psychiatric and neurocognitive disorders. Nineteen articles were obtained via Embase, APA PsycInfo, MEDLINE, and manual search; conditions included, unipolar depression (k = 13), Alzheimer's disease (k = 3), bipolar depression (k = 2), and schizophrenia (k = 2). Two mechanistic biomarkers were identified: one TMS-EEG marker, reductions in N100 post-dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) repetitive TMS or intermittent theta burst stimulation (iTBS) in unipolar depression (n = 120; k = 2), and one resting-state marker, reductions in theta connectivity post-DLPFC repetitive TMS in unipolar and bipolar depression (n = 89; k = 2). Whereas one predictive TMS-EEG biomarker was isolated: greater baseline N100 was predictive of unipolar depression improvement in DLPFC repetitive TMS and iTBS (n = 113; k = 2). Promising markers were briefly discussed for future research in Alzheimer's disease and schizophrenia. In conclusion, across the psychiatric and neurocognitive disorders considered in this study, TMS-EEG and resting-state mechanistic and predictive biomarkers of depression appear to hold the most promise. Further research is needed to validate the biomarkers identified in depression, to help guide treatment plans and advance precision medicine in psychiatry.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».