Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation for Major Depressive Disorder: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Several studies demonstrated that repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is an efficacious treatment for treatment-resistant major depressive disorder (TRD). Recent metaanalyses and more recent large multicentre studies provided evidence suggesting that rTMS is indeed a promising treatment; however, its efficacy has often been shown to be modest, compared with sham stimulation. We review these lines of evidence and discuss several reasons that may explain the modest therapeutic efficacy in most of these studies, including: most involved left-sided treatment alone to the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) only, which may be less optimal than applying bilateral stimulation; suboptimal methods were used to target the DLPFC (that is, the 5-cm anterior method), limiting the treatment potential of inherently a targeted form of treatment; some treatment durations were short (that is, 2 to 4 weeks); and stimulation intensity might have been insufficient by not considering coil-to-cortex distance, which has been linked to rTMS-induced antidepressant response. Future studies attempting to address the above-mentioned limitations are necessary to potentially optimize the efficacy of this already promising treatment option in TRD. Finally, it is also essential that research investigate the mechanisms of therapeutic efficacy, thus increases in understanding can be translated into enhanced treatment. For several reasons that will be reviewed, cortical excitability may represent an important mechanism, linked to the therapeutic efficacy of this disorder.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».