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Enregistrement W153907945 · doi:10.1177/070674370404901015

Effects of Propofol on Electroconvulsive Therapy Seizure Duration

2004· letter· en· W153907945 sur OpenAlexvenueno aff
Okan Çalıyurt, Erdal Vardar, Cengiz Tuğlu, Ercan Abay

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2004
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropofolElectroconvulsive therapyAnesthesiaMethohexitalMedicineAnestheticAnesthetic Agent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor: Propofol is an anesthetic agent alternative to methohexital. It is widely used because it is associated with smaller hemodynamic response during electroconvulsive therapy (ECT) (1). Studies have shown that propofol reduces seizure duration, and reports of reduced seizure duration with ECT under propofol anesthesia have led to concerns that propofol may diminish the efficacy of this treatment (2,3). However, although propofol has been associated with shorter seizures when given for ECT anesthesia, the reduced seizure duration has not been associated with smaller therapeutic effect when compared with methohexital anesthesia (4,5). We compared the effects of propofol on seizure duration with ECTs performed without anesthesia. We retrospectively studied 26 patients consecutively referred for ECT. All patients were hospitalized and treated in Trakya University Psychiatry Clinic, Edirne, Turkey, between January 1, 2001, and December 31, 2003. Until March 2002, ECT treatments in this clinic were performed without anesthesia. Of the 26 patients, 15 had ECT treatments under anesthesia, and 11 had treatments without anesthesia. Propofol was used as an anesthetic agent and succinylcholinc was used as a muscle relaxant in the 15 patients who received anesthesia. Patients in both groups were treated with the same ECT machine (Thymatron(TM) DGx, Somatics Inc, Lake Bluff, IL). Bilateral electrode placement was applied for all patients. Seizure duration measurements were based on the machine's automated seizure duration determinations. The groups were compared without taking into consideration the patients' diagnosis, the drugs that they used, or their psychiatric outcomes. Results The groups were similar in terms of sex and mean age. Major depression was the most frequent diagnosis in both groups. The number of ECT treatments in the propofol anesthesia group (mean 9.67, SD 2.99) did not differ significantly from the nonanesthesia group (mean 9.27, SD 2.05; t = 0.37; P = 0.71). When the seizure durations were compared, seizure duration was longer in the propofol anesthesia group (mean 44.38, SD 14.52) than in the nonanesthesia group (mean 39.45, SD 3.47). However, this difference was not significant (t = 1.26, P = 0.22). Mean (SD) propofol dosage was 98.68 (4.48) mg. We found no linear correlation between the propofol dosage and seizure duration (r = 0.24, P = 0.41). We assessed the effect of both the number of ECTs and having anesthesia on seizure duration; no effects for ECT number (F^sub 1,11^ = 1.80, P > 0.05) or patient group (F = 0.81, P Discussion Contrary to previous studies (6-8), we did not find that propofol had any considerable effect on seizure duration. Our study design was different from other studies in that they compared 2 different induction agents (9-11); in our study, seizure durations of patients who received propofol anesthesia were compared with seizure durations of patients who received ECT treatments without anesthesia. …

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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