Effectiveness and Cognitive Changes With Ultrabrief Right Unilateral and Other Forms of Electroconvulsive Therapy in the Treatment of Mania
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Electroconvulsive therapy (ECT) is an effective treatment in mania. However, there is little evidence regarding the use of ultrabrief right unilateral (RUL-UB) ECT in treatment of acute manic episodes. The aim of this study was to report on the effectiveness and cognitive profile of ECT in bipolar mania, including a sample who received RUL-UB ECT. METHODS: This naturalistic study retrospectively collected data in 33 patients who received ECT with concurrent antipsychotics for mania between October 1, 2014, and July 30, 2016. Electroconvulsive therapy was given using RUL-UB, brief-pulse right unilateral, or brief-pulse bitemporal approaches, dosed according to the patient's seizure threshold. The Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS), Young Mania Rating Scale (YMRS) score, and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were administered to patients before and after the ECT course. RESULTS: For the whole sample, there was a significant improvement in BPRS (total score and manic subscale), YMRS, and MoCA total scores across the ECT treatment course. The overall BPRS response rate was 84%, and mean scores decreased from 42.1 (SD, 12.0) to 26.0 (SD, 4.0). The 13 patients who received RUL-UB ECT also showed significant improvement in BPRS, YMRS, and MoCA scores over the treatment course. CONCLUSIONS: Electroconvulsive therapy in general and also specifically RUL-UB ECT were effective in treating mania and also led to global cognitive improvement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».