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Enregistrement W7116945189 · doi:10.1002/alz70861_109022

Personalized Accelerated rTMS to Manage Cognitive and Depression Symptoms in Alzheimer's Disease

2025· article· en· W7116945189 sur OpenAlexaboutno aff
Danielle D. DeSouza, Mylea Charvat, David Carreon

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)CognitionDiseaseDepressive symptomsMajor depressive disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Repetitive brain stimulation (rTMS) has been FDA-cleared for major depressive disorder (MDD) since 2008 with recent work focusing on personalized treatments. In one approach, resting-state functional MRI (fMRI) has been used to increase the effectiveness of TMS in MDD by identifying personalized targets. In addition, rTMS has shown promise as a safe and effective intervention for improving cognition in individuals with Alzheimer's disease (AD); however, previous clinical trials often excluded participants with MDD or other psychiatric comorbidities. Given the co-occurrence of AD and MDD is common, with pooled prevalence estimates of around 38%, there is a critical need to investigate personalized therapeutic strategies that address both conditions. METHODS: We describe the case of an 88-year-old woman with AD presenting to our outpatient psychiatry clinic with complaints of depression and anxiety. Her medical history noted mood and cognitive decline starting five and two years prior to presentation, respectively. At baseline, the patient had severe cognitive impairment with a Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score of 8. We delivered an accelerated iTBS protocol (10 sessions/day, 1,800 pulses/session, over five days) targeted a left dorsolateral prefrontal cortex site anti-correlated with the sgACC, identified by resting-state fMRI. Due to residual anxiety and insomnia, a second accelerated course (26 sessions over five days) targeted a right prefrontal site anti-correlated with the ventral striatum. Regular follow-ups were scheduled to track status for 14 months. RESULTS: Post-treatment mood symptoms were assessed by Clinical Global Impressions-Improvement (CGI-I) to be a score of 2, sustained for 14 months. Post-treatment MoCA score increased to 16. Collateral data from the patient's son and medical decisionmaker noted remarkable improvements in both mood and cognition, "it's like she's my mom again." CONCLUSIONS: This case supports the feasibility of using personalized resting-state fMRI-guided rTMS protocols to manage symptoms in individuals with AD with psychiatric comorbidities, including MDD and anxiety. Future research on larger samples is warranted to evaluate the efficacy of this approach and disentangle the complex interplay of symptoms related to each condition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeEssai non randomisé
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
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