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Enregistrement W2769610617 · doi:10.1097/yct.0000000000000468

Cerebrovascular Steal Phenomenon and Electroconvulsive Therapy

2017· review· en· W2769610617 sur OpenAlexaff
Ana Hategan, Calvin H. Hirsch

Notice bibliographique

RevueJournal of Ect · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroconvulsive therapyCerebral blood flowMedicineIschemiaStroke (engine)AnesthesiaDiseaseAnemiaDepression (economics)Cerebral autoregulationCardiologyAutoregulationInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electroconvulsive therapy (ECT) is a safe and effective treatment for major depressive disorder, but cerebrovascular and cardiovascular complications, although rare, remain the most concerning. This is particularly notable in those with preexisting cerebrovascular disease, which impacts dynamic cerebral autoregulation. In these patients, the increased blood flow to the seizing portions of the brain induced by ECT potentially can reduce cerebral blood flow to ischemic areas, possibly causing adverse neurological events. The authors describe a patient with chronic cerebral ischemic disease, chronic anemia, and major depressive disorder undergoing ECT to achieve remission. The patient developed recurrent focal neurological deficits after each ECT procedure, with neurological recovery within 48 hours post-ECT. Clinical guidelines may need to be updated for the management of ECT patients with cerebrovascular disease who may be at an increased risk of intraictal and possibly postictal regional ischemia, especially in areas already compromised by a prior stroke and/or by reduced cerebral oxygenation caused by symptomatic anemia at risk of ischemia. Research is needed to assess changes in regional cerebral blood flow during and after ECT in patients with cerebrovascular disease, including small-vessel cerebral ischemia, and to evaluate these changes in relation to the location, intensity, and duration of induced seizure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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