La stimulation du nerf vague pour le traitement de la dépression réfractaire : les résultats après un an de suivi
Bibliographic record
Abstract
La stimulation du nerf vague (SNV) a reçu l’approbation de Santé Canada en 2001, comme en Europe, pour le traitement de la dépression réfractaire et en 2005 aux États-Unis. Les études européennes et américaines rapportent un taux de réponse de 50% et de rémission de 30% après un an de traitement. La sélection des patients, encadrée par la recherche de marqueurs biologiques et des critères de résistance, pourrait contribuer à améliorer les taux de réponse. Cette étude décrit le suivi des patients ambulatoires souffrant de dépression réfractaire, d’un spectre unipolaire ou bipolaire (n=13) sous SNV. Une révision exhaustive de l’histoire médicale et thérapeutique précède une évaluation clinique intensive. Si un consensus d’équipe est obtenu, une investigation clinique à la recherche des marqueurs biologiques est effectuée. Ceci inclut une tomographie par émission de photons simples (SPECT), une tomographie par émission de positrons (TEP), une formule sanguine complète, un test de suppression à la dexaméthasone (DST), une collecte d’urine 24h (catécholamines et cortisol), une polysomnographie et une évaluation neuropsychologique abrégée. Après 1 an de traitement, 61,5% (8/13) des patients ont atteint le seuil de réponse (diminution de 50% des symptômes), dont 87.5% (7/8) en rémission. Les patients diagnostiqués d’un trouble bipolaire, présentant un DST anormal et/ou avec déficits cognitifs ont répondu au traitement et poursuivent leur rémission après 2 ans. Une sélection minutieuse des patients pour le SNV serait une méthode efficace pour traiter les dépressions réfractaires, notamment pour prévenir les rechutes, amenant un état euthymique durable pour la plupart des patients.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".