Comparison of Electroconvulsive Therapy Practice Between London and Bengaluru
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».