Factors Associated With Delirium Following Electroconvulsive Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Delirium following electroconvulsive therapy (ECT) has been a clinical challenge, which, however, has not been investigated through a systematic literature review. The objective of this study was to systematically synthesize available evidence regarding factors associated with post-ECT delirium. METHODS: We conducted a systematic literature search for any type of original investigations that reported risk factors of post-ECT delirium, using PubMed. RESULTS: The literature search identified 43 relevant articles. One study found an association between catatonic feature and increased risk of postictal delirium. Five studies reported that the presence of cerebrovascular disease, Parkinson disease, or dementia was related to higher incidence of post-ECT delirium. Incidence of post-ECT course delirium was increased with bitemporal stimulation (3 studies). One study showed that ultrabrief pulse ECT reduced reorientation time following seizure compared with brief pulse ECT. High stimulus intensity resulted in more prolonged reorientation time after ECT than lower stimulus intensity (2 studies). Longer seizure length was significantly associated with post-ECT delirium in 1 study. Eight studies that examined postictal delirium in association with medications used, including lithium, did not show any consistent finding in their relationships. Four studies showed decreased incidence of postictal delirium in those receiving dexmedetomidine. CONCLUSIONS: Limited evidence suggests that catatonic feature, cerebrovascular disease, Parkinson disease, dementia, bitemporal electrode placement, high stimulus intensity, or longer seizure length are associated with an increased risk of post-ECT delirium. Moreover, dexmedetomidine and ultrabrief pulse ECT seem to have preventive effects of post-ECT delirium.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».