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Enregistrement W1965537102 · doi:10.1097/yct.0b013e31820f8f7c

Comparison of Electroconvulsive Therapy Practice Between London and Bengaluru

2011· article· en· W1965537102 sur OpenAlexaff
Savithasri V. Eranti, Jagadisha Thirthalli, Vivek Pattan, Andrew Mogg, Graham Pluck, Latha Velayudhan, Jenifer Chan, Bangalore N. Gangadhar, Declan M. McLoughlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Ect · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroconvulsive therapyPsychologyPsychiatryMedicinePsychotherapistSchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare electroconvulsive therapy (ECT) practice between London in the United Kingdom and Bengaluru in India. METHODS: A retrospective case note study was conducted to compare patterns of referrals for ECT in university teaching hospitals in London (n = 46) and Bengaluru (n = 345) during a 1-year period. Further comparison of ECT practice was made for a consecutive series of depressed patients between London (n = 104) and Bengaluru (n = 125). RESULTS: The rates of ECT referral were 0.9% of total annual admissions at the London site and 8.2% at the Bengaluru site. At the Bengaluru site, a higher proportion of patients were referred for ECT with a diagnosis of schizophrenia (P < 0.0001). Compared to the Bengaluru sample, depressed patients treated with ECT in London (n = 104) were older with more treatment resistance (P < 0.0001), had longer inpatient stays, and were less responsive to ECT. CONCLUSIONS: The practice of ECT differed substantially between the London and Bengaluru sites. The relatively limited use of ECT in London reflects local treatment guidelines and may reflect the stigma associated with ECT. Electroconvulsive therapy is more widely used in Bengaluru with good outcomes. Further cross-cultural research is required to study the reasons for such contrasting practices and what constitutes the optimal practice of ECT for health systems in different countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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