Impact of an Oral Theophylline Loading Dose Pre-Electroconvulsive Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the safety and impact of an oral theophylline loading dose calculated to achieve a 10- to 15-mg/L plasma concentration when administered 1.5 hours before electroconvulsive therapy (ECT). METHODS: We conducted a retrospective study using inpatient hospital records between January 2007 and June 2012 at the Dr. Georges L. Dumont University Hospital Centre. Patients receiving a series of ECTs with a calculated theophylline loading dose were selected. Variables collected include ECT parameters for each ECT, medications received, and treatment-related side effects. RESULTS: We identified 35 patients and analyzed 14 who had no treatment modifications except for the addition of theophylline. The mean predicted theophylline plasma concentration was 12.99 (SD, 1.09) mg/L with dosages ranging from 260 to 600 mg. Eight patients (89%) with abortive seizures and 4 (80%) with missed seizures achieved a seizure duration of greater than 15 seconds with theophylline. Seizure duration increased by 165.6% (+21.3 seconds; P = 0.048) with theophylline, and all patients (N = 5) with a maximum sustained coherence of less than 92% achieved an increase after theophylline; however, the overall increase (+8.8%, P = 0.087) was not significant. No theophylline-related adverse events were documented in 128 ECTs with theophylline, and no seizure exceeded 120 seconds. CONCLUSIONS: A calculated theophylline loading dose before ECT is well tolerated and effective in prolonging seizure duration and aiding with seizure generation in patients who do not seize readily. Its positive impact in patients with lower maximum sustained coherence, in addition to the potential existence of a dose-response relationship, should be further investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».