The Prevalence of Electroconvulsive Therapy Use Since 1973
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A formal meta-analysis of the use of electroconvulsive therapy (ECT) has never been conducted before in literature reviews or syntheses. Such a study would be hampered by heterogeneity and potential reporting biases. However, it would provide a single comparable measure to allow an analysis of statistical key dimensions such as trends across time and psychiatric resources available. It would also help planners and decision makers to set standards and benchmarks for national and regional guidelines for quality assurance and research in health services. METHODS: We surveyed different databases for relevant studies, limited from 1973 to October 2013. Data were extracted independently by 4 reviewers. The articles retrieved were peerreviewed studies (data-based studies or surveys) presenting ECT population rates (annual patient rates calculated from the general population) or number of patients receiving ECT during or after 1973 and attending a psychiatric establishment (either hospitals or approved ECT delivery centers for inpatients and outpatients in well-defined geographic areas). RESULTS: This meta-analysis includes a total of 18 studies from 12 countries. A composite event rate of 16.9/100,000 inhabitants emerged, characterized by high heterogeneity. Across the countries assessed, the prevalence of ECT was higher in older studies. CONCLUSIONS: By its prevalence, ECT remains rare to exceptional as a specialist treatment for mental disorders. Heterogeneity across regions or countries could best be explained by insufficient standardization of ECT procedures and practices. Linked health databases and audits could help strengthen the effectiveness of ECT in relation to primary outcomes such as suicide and help determine the gap in ECT provision, if any.
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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 | 0,021 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».