Effects of Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) on Cannabis Use and Cognitive Outcomes in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Effects of Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) on Cannabis Use and Cognitive Outcomes in Schizophrenia Karolina Bidzinski nee KozakDoctor of Philosophy 2021 Institute of Medical Science University of Toronto ABSTRACTRationale: Schizophrenia is a debilitating psychiatric disorder, with poor functional outcomes. Problematic cannabis use among the schizophrenia population is high, with 26% diagnosed with comorbid cannabis use disorder (CUD), which negatively impacts psychosocial functioning. These patients also have greater difficulty quitting cannabis, which may reflect putative deficits in the prefrontal cortex. To date, there are still no established evidence-based treatments for this comorbidity. Aims: Primary: Determine effects of high frequency (20 Hz) repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) on cannabis use outcomes in outpatients with schizophrenia and CUD. Secondary: Examine effects of active vs. sham rTMS on cannabis craving/withdrawal, psychiatric symptoms, and cognitive functioning. Hypotheses: Primary: Active vs. sham rTMS will result in significantly greater reductions of cannabis use and cannabis abstinences rates. Secondary: Active vs. sham rTMS will result in significantly greater reductions in cannabis craving/withdrawal symptoms, and positive and negative symptoms of schizophrenia, and greater improvements in cognition. Methods: A preliminary double-blind, sham-controlled randomized trial. A total of N=24 subjects were enrolled, and n=19 participants were randomized to receive either active (n=9) or sham (n=10) high frequency rTMS 5x/week for 4 weeks, combined with weekly behavioural support sessions. Cannabis use and symptomatology were monitored weekly through self-report and urine toxicology. A cognitive/neurophysiological battery was administered at pre (Baseline) and post (Day 28). Results: Although no significant differences in cannabis use from Baseline to Day 28 between active and sham treatment were found, contrast estimates indicated greater reductions in cannabis use in the active group (GPD: Estimate=0.33, p=0.207). A trend toward significantly greater reduction in craving score (MCQ Factor 3) over time was found in active vs. sham (Estimate=3.92, p=0.064). Significant reductions in PANSS positive (Estimate=2.42, p=0.018) and total (Estimate=5.03, p=0.019) symptoms over time were found in active vs. sham groups. Significant improvement in Continuous Performance Test (e.g., sustained attention) over time was found in active vs. sham groups (Estimate=6.58, p=0.048). rTMS was safe and well-tolerated, with a high retention rate of 17/19 (90%) outpatients completing the study. Conclusions: Our preliminary findings support the notion that rTMS is a safe and potentially effective treatment for comorbid CUD and schizophrenia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».