今日 TRD 文獻聚焦於治療反應預測與生物標記探索，其中 rTMS 的機器學習預測模型顯示簡單臨床變數（年齡、性別、基礎 MADRS）已足夠有效，複雜模型並未顯著提升預測力；另一篇探討睡眠、炎症與自殺念頭間的關聯，強調生理心理因素的交互作用，提示整合性干預的必要性；第三篇為系統評論的回信，內容空缺，臨床價值有限。
Journal of affective disorders · Predicting remission following repetitive transcranial magnetic stimulation in treatment-resistant depression: a comparison of parsimonious and ensemble machine learning models.
在內部驗證的 rTMS 治療難治型憂鬱症隊列中，僅使用年齡、性別及基礎 MADRS 的簡單邏輯迴歸模型，其緩解預測效能並不較複雜或集成機器學習模型差，顯示臨床易得變數已足夠用於預後分層。
Journal of affective disorders · Exploratory analysis of the relationships of sleep disorders, emotional symptoms and blood inflammatory markers with suicidal ideation in major depressive disorder.
難治型憂鬱症患者中，自殺念頭與較差睡眠品質、白日功能障礙及淋巴球百分比顯著相關，且睡眠與焦慮在炎症與自殺念頭間具有雙向中介作用，提示生理心理網絡的重要性。
Journal of affective disorders
為系統性回顧與統合分析的回信，內容未提供摘要，僅為論評性文字，臨床資訊價值有限。