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Enregistrement W4415766178 · doi:10.1016/j.brs.2025.10.020

Trajectories of response to bilateral rTMS in late-life depression

2025· article· en· W4415766178 sur OpenAlexafffund
Daniel M. Blumberger, Xiao Chen, Hyewon H. Lee, Sean M. Nestor, Jonathan Downar, Benoit H. Mulsant, Tarek K. Rajji, Yoshihiro Noda, Zafiris J. Daskalakis, Tyler S. Kaster

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCanada Research ChairsSunnybrook Health Science CentreCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeNational Institute on Drug AbuseNational Institute on AgingJapan Society for the Promotion of ScienceCampbell Family Mental Health Research InstituteOntario Ministry of Research and InnovationSubstance Abuse and Mental Health Services AdministrationNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchHealth Sciences Centre FoundationArrell Family FoundationTemerty Family FoundationTeijin PharmaVancouver Coastal Health Research InstituteWeston Brain InstituteOtsuka PharmaceuticalUniversity of TorontoNational Natural Science Foundation of ChinaMichael Smith Health Research BCMagVentureHealth Resources and Services AdministrationOntario Brain InstituteOntario Ministry of Health and Long-Term CareMiyuki GikenBiogenCentre for Addiction and Mental Health FoundationFondation Brain CanadaBrightFocus FoundationBrainsWayNational Institute of Mental HealthPatient-Centered Outcomes Research InstituteKlarman Family FoundationWellcome Trust
Mots-clésDepression (economics)IdentifierMEDLINEClinical neurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Late-life depression is often resistant to standard treatment (LL-TRD) and presents unique clinical challenges due to comorbidities and cognitive decline. Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a promising option, yet responses are variable. Identifying trajectories of symptom change in LL-TRD in response to rTMS may clarify this heterogeneity and guide more personalized interventions. METHODS: This secondary analysis of a randomized rTMS trial in late-life depression used group-based trajectory modeling to identify depressive symptom response patterns. 172 participants aged 60+ were randomly assigned to one of two protocols: (1) bilateral rTMS, with low-frequency stimulation applied to the right dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) and high-frequency stimulation to the left; or (2) bilateral theta burst stimulation, with continuous TBS on the right DLPFC and intermittent TBS on the left. Multinomial regression identified baseline characteristics associated with trajectory membership. RESULTS: Four symptom trajectories were identified: Nonresponse, Partial Response, Linear Response and Rapid Response. Relative to Partial Response, higher Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) scores were associated with lower odds of Rapid (OR = 0.79, 95 %CI:0.69-0.90) and Linear Response (OR = 0.87, 95 %CI:0.78-0.97), and higher odds of Nonresponse (OR = 1.33, 95 %CI:1.16-1.52). Benzodiazepine use was associated with lower odds of Linear Response (OR = 0.22, 95 %CI:0.08-0.56), while higher baseline anxiety was associated with higher odds of Nonresponse (OR = 1.13, 95 %CI:1.01-1.26). CONCLUSION: This study identified four distinct rTMS response trajectories in LL-TRD and found that greater baseline depression severity and anxiety were associated with worse trajectories. These results support early clinical profiling to identify individuals at risk for nonresponse. CLINICALTRIALS: gov identifier NCT02998580.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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