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Enregistrement W2470178407 · doi:10.1177/070674370104601012

Electroconvulsive Therapy in Adolescents

2001· article· en· W2470178407 sur OpenAlexvenueno aff
Bruno Étain, Marie‐France Le Heuzey, Marie‐Christine Mouren‐Siméoni

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroconvulsive therapyPsychologyMedicinePsychiatryPsychotherapistSchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To report on observations of 6 adolescents treated with electroconvulsive therapy (ECT) and to compare the data with literature data. METHOD: We conducted a retrospective study of our division charts of adolescents treated with ECT and hospitalized in the last 20 years. We also undertook a computer search in several databases (including Medline) to identify the reported observations on this treatment. RESULTS: We studied the charts of 6 adolescents aged 14 to 16 years. There were 3 cases of major depressive disorder (including 1 case of delusion of negation), 2 cases of neuroleptic malignant syndrome, and 1 case of schizoaffective disorder with catatonic characteristics. Four adolescents received ECT as a first-line treatment. They were given an average of 9 ECT, which was judged to be efficacious. Tolerance was adequate, and in this series, ECT does not seem to have caused alterations to long-term cognitive functions. No relapse was noted after a minimum of one-year follow-up. CONCLUSIONS: For some severe psychiatric disorders in adolescents, ECT could be a treatment with a good efficacy and tolerance profile.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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