Pharmacotherapy Prescriptions for Relapse Prevention of Psychotic Depression After Electroconvulsive Therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/BACKGROUND: Electroconvulsive therapy (ECT) is effective in the treatment of acute episodes of psychotic depression. However, no adequately powered studies have directly investigated the efficacy of antipsychotic pharmacotherapy in relapse prevention of psychotic depression after ECT. In the absence of such literature, we reviewed the clinical practice of 4 academic medical centers that have made research contributions in the treatment of psychotic depression over the past 20 years. METHODS/PROCEDURES: We reviewed medical records of patients with a diagnosis of psychotic depression who received 1 or more acute courses of ECT over the span of 3 years. Chi-square tests were used to compare pharmacotherapy prescribed at the time of completion of ECT. FINDINGS/RESULTS: A total of 163 patients received 176 courses of ECT for separate episodes of psychotic depression. The combination of an antidepressant plus an antipsychotic was the most common regimen, ranging from 61.9% to 85.5% of all prescriptions. One center added lithium in 45.5% of cases treated with the combination of an antidepressant plus an antipsychotic. An antipsychotic alone was prescribed in less than 10% of cases. An antidepressant alone or other drug combinations were rare. IMPLICATIONS/CONCLUSIONS: The combination of an antidepressant plus an antipsychotic was the most commonly prescribed regimen at the completion of ECT for relapse prevention in patients with psychotic depression acutely treated with ECT. Although this report offers a view of the clinical practice of 4 academic medical centers, it also points to the need of randomized controlled trials on continuation pharmacotherapy after treatment of psychotic depression with ECT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».