Deep Brain Stimulation Is Beneficial for Treatment-Resistant Depression: A Systematic Review and Meta-Analysis of Clinical Trials and Long-Term Follow-Ups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most conventional treatments for MDD (major depressive disorder) fail to demonstrate significant results, which highlights an urgent need for novel treatments. DBS (deep brain stimulation) has shown great promise in several clinical trials. However, the efficacy of DBS, compared to conventional treatments for patients with TRD (treatment-resistant depression), and the targets with highest efficiency for treatment of TRD remain understudied objectives. METHODS: A systematic search in PubMed, ProQuest Dissertations and Theses Global, Embase, PsycINFO, and Scopus accompanied by a hand search in journals and grey literature was conducted in (January 10th, 2025). Any controlled trial with at least one group for comparison such as sham group was included. A random-effects meta-analysis was performed, quantitatively probing the efficacy of DBS vs sham/placebo for patients with TRD. A meta-analysis of response rate after long-term follow-up was also conducted. In addition, a meta-regression analysis was implemented to detect potentially moderating variables. Quality assessment was performed by utilizing the NOS (Newcastle Ottawa Scale) and Jadad scale. RESULTS: 1744 records were identified and screened for relevance, among which 14 were included in the quantitative analysis. Meta-analysis of the included studies revealed a medium-large effect size (SMD (standardized mean difference) Hedge’s g = -0.51) in favor of active stimulation compared to sham. In the sensitivity analysis the effect size was statistically insignificant only when randomized controlled trials were included. The effect size and pooled response rate after long-term follow-up was = -1.12 and 56.14%, respectively. CONCLUSION: The results indicate that DBS is potentially favorable for TRD compared to sham, as DBS exhibited greater efficacy compared to sham in both clinical trial and long-term follow-up phases. Further large-scale evidence-based studies, however, are required to substantially support these findings.
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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 | 0,029 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».