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Enregistrement W4414180886 · doi:10.1192/j.eurpsy.2025.557

Transdiagnostic Effectiveness of Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation for Mood and Anxiety Disorders

2025· article· en· W4414180886 sur OpenAlexaffabout
Andriy V. Samokhvalov, A. Doomra

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityHomewood Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)Transcranial magnetic stimulationMoodMood disordersNeuromodulationEtiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) is a novel neuromodulation treatment investigated for multiple psychiatric conditions and approved primarily for treatment-resistant depression (TRD) [1, 2]. There is a perceived potential for other clinical conditions, primarily other mood and anxiety disorders [2]. We have been using rTMS for treatment of patients with TRD of mixed etiology and multiple comorbidities. Objectives To evaluate the effectiveness and feasibility of rTMS in complex clinical populations. Methods Observational study. Quick Inventory of Depressive Symptomatology (QIDS). Generalized Anxiety Disorder Questionnaire (GAD-7). Descriptive statistics. Results We have treated 90 patients, 46 women (51.1%) and 44 men (48.9%), with average age of 42.5±16.9 years. Vast majority (88.9%) of patients had a primary diagnosis of major depressive disorder, 8.9% had bipolar depression, and two patients had primary anxiety disorders. The standard questionnaires were used to quantify the severity of depressive symptoms (QIDS) and anxiety (GAD-7). The average baseline scores for depression and anxiety were 16.6±4.9 and 12.7±5.5, respectively. The patients received an average of 24.0±7.0 treatments. Almost all patients received the full course of 20-30 treatments as planned. The average end-of-treatment (EoT) scores for severity of depressive symptoms and anxiety were 10.5±6.1 and 8.4±5.8, respectively. The rates of improvement and complete resolution of depressive symptoms were 64.4% and 28.7%, respectively. The rates of improvement and complete resolution of anxiety symptoms were 53.5% and 29.6%, respectively. There was a significant difference between the bipolar and major depression in terms of baseline depressive symptoms severity and improvement rates, but there was no difference in respect to anxiety symptoms (see Figure 1). Image 1: Conclusions rTMS provides significant improvement and recovery rates in complex clinical populations and is well-tolerated. We recommend wider implementation of rTMS for treatment of mood and anxiety disorders. References 1. Samokhvalov AV, Weber M. Early Outcomes of Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation in Complex Clinical Population. Eur Psychiatry. 2023 Jul 19;66(Suppl 1):S158–9. doi: 10.1192/j.eurpsy.2023.389. PMCID: PMC10596575. 2. Milev RV, Giacobbe P, Kennedy SH, Blumberger DM, Daskalakis ZJ, Downar J, Modirrousta M, Patry S, Vila-Rodriguez F, Lam RW, MacQueen GM, Parikh SV, Ravindran AV; CANMAT Depression Work Group. Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (CANMAT) 2016 Clinical Guidelines for the Management of Adults with Major Depressive Disorder: Section 4. Neurostimulation Treatments. Can J Psychiatry. 2016 Sep;61(9):561-75. doi: 10.1177/0706743716660033. Epub 2016 Aug 2. PMID: 27486154; PMCID: PMC4994792. Disclosure of Interest None Declared

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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