Magnetic Seizure Therapy in Treatment-Resistant Schizophrenia: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Electroconvulsive therapy is effective in treatment-resistant schizophrenia (TRS) but use is limited due to stigma and concerns around cognitive adverse effects. Magnetic seizure therapy (MST) is a promising new neuromodulation technique that uses transcranial magnetic stimulation to induce therapeutic seizures. Studies of MST in depression have shown clinical improvement with a favorable adverse effect profile. No studies have examined the clinical utility of MST in schizophrenia. METHODS: We conducted an open-label pilot clinical trial of MST in eight TRS patients. Up to 24 MST treatments were delivered depending on treatment response. We assessed clinical outcome through the Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS) and the Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire (Q-LES-Q). Cognitive testing included a neuropsychological test battery, the Autobiographical Memory Inventory (AMI), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and reorientation time. RESULTS: Four patients completed the trial as per protocol. For all patients and for trial completers alone, there was a significant clinical and quality of life improvement. Three met pre-determined criteria for remission (total score ≤25 on the BPRS) and one met criteria for response (i.e., ≥25% BPRS improvement from baseline for two consecutive assessments). Pre and post neurocognitive data showed no significant cognitive adverse effects apart from a decrease in AMI scores. CONCLUSION: In this pilot study, MST demonstrated evidence for feasibility in patients with TRS, with promise for clinical efficacy and negligible cognitive side effects. Further study in larger clinical populations is needed. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: www.ClinicalTrials.gov, Identifier NCT01596608.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».