Use of Electroconvulsive Therapy in Adolescents With Treatment-Resistant Depressive Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study presents a comprehensive case series of adolescents who received electroconvulsive therapy (ECT) for treatment-resistant depression. METHODS: Conducting a chart review, we identified 13 adolescents who had ECT for treatment of depression over a 5-year interval (2008-2013) at a Canadian tertiary care psychiatric hospital. Details about participants' clinical profile, index course of ECT, outcome, side effects, and comorbidities were extracted and analyzed. RESULTS: Thirteen adolescents aged 15 to 18 years, received a mean of 14 (SD, 4.5) ECT sessions per patient. Based on the Beck Depression Inventory-II at baseline and after treatment with ECT, a reliable improvement was observed in 10 patients, with 3 achieving full recovery. Through mixed effects linear modeling, we found a decrease of 0.96 points (95% CI, -1.31 to -0.67, P < 0.001) on the Beck Depression Inventory-II total score for every ECT treatment received. The Montreal Cognitive Assessment was used for monitoring of cognitive function throughout the treatment. Adverse effects included transient subjective cognitive impairment (n = 11), headache (n = 10), muscular pain (n = 9), prolonged seizure (n = 3), and nausea and/or vomiting (n = 3). CONCLUSIONS: A clinically significant improvement was observed for 10 (77%) adolescents receiving ECT for treatment-resistant depression. These observations suggest that ECT is a potential treatment option for refractory depression in selected adolescents. More data are needed to draw conclusions about efficacy and possible predictors of treatment response.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».