Trajectories of response to bilateral rTMS in late-life depression
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».