Effect of Electroconvulsive Therapy on Health-Related Quality of Life in Older Depressed Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research has shown large improvements in quality of life after a course of electroconvulsive therapy (ECT) for severe depressive disorder. The effect of ECT on health-related quality of life (HRQOL) in the Australian older population has not been explored. OBJECTIVES: This study aimed to investigate the impact of ECT on HRQOL in older patients with severe major depression and confirm that ECT in these participants is associated with an improvement in depression and no change in cognition. METHODS: Data on 34 patients from a Public Older Persons Mental Health Service in Queensland were collected. The Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire Short Form, Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were used pre- and post-ECT. The Wilcoxon signed rank test, Friedman test, and Kendall τ correlation coefficient were performed. RESULTS: A significant improvement in Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire Short Form was demonstrated post-ECT. Montgomery-Asberg Depression Rating Scale scores decreased significantly post-ECT. Montreal Cognitive Assessment score increased significantly post-ECT. Significant results were sustained at the 3-month time point. CONCLUSIONS: An acute course of ECT for severe depressive disorder was associated with clinically and statistically significant improvement in HRQOL. There was also clinical and statistical improvement in depression and no significant decrease in global cognitive function, memory, or executive function domains after ECT compared with baseline. In fact, the cohort showed improvement on measures of cognition post-ECT.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».