Cerebrovascular Steal Phenomenon and Electroconvulsive Therapy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».