Improvements in Health-Related Quality of Life With Electroconvulsive Therapy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although the antidepressant efficacy of ECT is well documented, patient-reported outcomes after this treatment are less well characterized. The aims of the current meta-analysis are to quantify the impact of an acute course of ECT on health-related quality of life (HRQoL) and to identify related moderators, specifically post-ECT depressive symptom remission and patient age. METHODS: We searched PubMed, PsycINFO, and Web of Science databases for randomized and nonrandomized studies that report on changes in HRQoL measures after an acute course of ECT. Only studies that used the Medical Outcomes Study Short Form 36 (SF-36) instrument were included. A random effects model using the Hedges' g effect size was used in calculating the pre-post ECT outcomes on all 8 SF-36 subscales and the SF-36 total scores including the physical and mental composite scores. Subgroup analyses were conducted using remission status and age as moderators. RESULTS: Four studies contributed to this analysis. Significant improvements across all subscales of the SF-36 were observed. Large and very large effect sizes were present for both the SF-36 physical component score (PCS) and mental health component score (MCS), with the change in MCS being statistically superior to the PCS (MCS, Hedges' g = 1.28; 95% confidence interval, 1.15-1.42; PCS, Hedges' g = 0.97; 95% confidence interval, 0.86-1.07). Medium, large, and very large effect sizes were observed for SF-36 subscales scores. Post-ECT depression remission status was related to HRQoL improvement, with statistically significant differences present between remitters and nonremitters for PCS, MCS, and most SF-36 subscale scores. No significant differences were observed in improvement in HRQoL with ECT based on patient age. CONCLUSIONS: An acute course of ECT for depressive symptoms produces medium to very large effect size improvements in HRQoL across multiple components and subscales measured by the SF-36. The magnitude of the effects reported by ECT patients is greater than those that have been reported in other open-label studies of brain stimulation techniques. This study confirms that ECT plays a vital role in the treatment of the most severely ill patients with depressive disorders.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».