What Does the Electroencephalogram Tell Us About the Mechanisms of Action of ECT in Major Depressive Disorders?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electroconvulsive therapy (ECT) remains to be one of the most effective treatment options in treatment-resistant major depressive disorder (MDD). From the early days, researchers have embarked on extracting information from electroencephalography (EEG) recordings before, during, and after ECT to identify neurophysiological targets of ECT and discover EEG predictors of response to ECT in patients with MDD. In this article, we provide an overview of visually detected and quantitative EEG features that could help in furthering our understanding of the mechanisms of action of ECT in MDD. We further discuss the EEG findings in the context of postulated hypotheses of ECT therapeutic pathways. We introduce an alternative and unifying hypothesis suggesting that ECT may exert its therapeutic efficacy through resetting the aberrant functional connectivity and promoting the generation of new and healthy connections in brain regions implicated in MDD pathophysiology, a mechanism that may be in part mediated by the ECT-induced activation of inhibitory and neuroplasticity mechanisms. We further discuss the added value of EEG markers in the larger context of ECT research and as complementary to neuroimaging and genetic markers. We conclude by drawing attention to the need for longitudinal studies in large cohort of patients and the need for standardization and validation of EEG algorithms of functional connectivity across studies to facilitate the translation of EEG correlates of ECT response in routine clinical practice.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle