Patient-level Characteristics and Inequitable Access to Inpatient Electroconvulsive Therapy for Depression: A Population-based Cross-sectional Study: Caractéristiques au niveau du patient et accès inéquitable à la thérapie électroconvulsive pour patients hospitalisés
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A variety of patient characteristics drive the use of electroconvulsive therapy (ECT) in depression. However, the extent to which each characteristic influences the receipt of ECT, and whether they are appropriate, is unknown. The aim of this study is to identify patient-level characteristics associated with receiving inpatient ECT for depression. METHOD: We identified all psychiatric inpatients with a major depressive episode admitted to hospital ≥3 days in Ontario, Canada (2009 to 2017). The association between patient-level characteristics at admission and receipt of inpatient ECT was determined using logistic regression, where a generalized estimating equations approach accounted for repeat admissions. RESULTS: The cohort included 53,174 inpatients experiencing 75,429 admissions, with 6,899 admissions involving ECT (9.2%). Among demographic factors, age was most associated with ECT-younger adults had reduced (OR = 0.30, 95%CI, 0.24 to 0.37; 18 to 25 years) while older adults had increased (OR = 3.08, 95%CI, 2.41 to 3.93; 85+ years) odds compared to middle-aged adults (46 to 55 years). The likelihood of ECT was greater for individuals who were married/partnered, had postsecondary education, and resided in the highest neighborhood income quintile. Among clinical factors, illness polarity was most associated with receiving ECT-bipolar depression had reduced odds of receiving ECT (OR = 0.62, 95%CI, 0.57 to 0.69) The likelihood of receiving ECT was greater in psychotic depression, more depressive symptoms, and incapable to consent to treatment and was reduced with comorbid substance use disorders and several medical comorbidities. CONCLUSIONS: Nearly 1 in 10 admissions for depression in Ontario, Canada, involve ECT. Many clinical factors associated with receiving inpatient ECT were concordant with clinical guidelines; however, nonclinical factors associated with its use warrant investigation of their impact on equitable access to 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».