Efficacy, Effectiveness, and Safety of Transcranial Magnetic Stimulation for Bipolar Depression: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is cleared by the Food and Drug Administration for major depression, and recently received breakthrough status for bipolar depression (BDep). However, evidence on its efficacy and safety and optimal protocols for BDep remains limited. We conducted a systematic review to synthesize available data on rTMS for BDep. Methods: We systematically searched 4 literature databases for studies published between 1995 and 2025 treating participants with acute BDep (1097 articles). The primary outcome for the meta-analysis was change in mean depression severity scores from baseline. Determinants of treatment response were assessed using meta-regression and subgroup meta-analyses. Results: = 1.4), with rates of response (46.81%) and remission (28.25%) similar to those described for MDD and preserved in subanalyses for high-frequency protocols, including intermittent theta burst stimulation (iTBS) delivered to the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) and low-frequency protocols delivered to the right DLPFC. Higher baseline illness severity and more treatment sessions were predictors of greater antidepressant effect. Conclusions: TMS is efficacious and safe in BDep, with response and remission rates on par with rates for unipolar depression. High- and low-frequency protocols on the left and right DLPFC, respectively, are robustly associated with positive outcomes, with left DLPFC iTBS showing noninferiority to more widely used high-frequency rTMS protocols.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».