Electroconvulsive Therapy for Bipolar Depression in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Electroconvulsive therapy (ECT) is a well-established treatment for mood disorders in younger adults and has been consistently shown to be safe and effective in unipolar depression in older adults. However, data on this treatment in older adults with bipolar disorder are limited. In this retrospective study, we report outcomes from all cases of older adults with bipolar depression who received ECT from a large academic institution over a 7-year period. METHODS: We retrospectively identified all patients 65 years and older with bipolar depression who were treated with ECT over a 7-year period. Patients receiving ECT for an episode of bipolar depression were included in the study based on chart review and availability of documented outcome measures. Primary outcomes were changes in Montreal Cognitive Assessment and Clinical Global Impressions scores. RESULTS: We identified 34 patients meeting inclusion criteria. Collectively, patients had statistically significant improvement in Montreal Cognitive Assessment scores and reductions in Clinical Global Impressions severity scores after treatment. Pre- and posttreatment Montgomery-Asberg Depression Rating Scale scores were also available for a subset of 20 patients and demonstrated a similarly significant reduction in severity with treatment. There were no serious adverse effects of treatment, and no patients discontinued treatment. CONCLUSIONS: Electroconvulsive therapy was well tolerated and effective in treating bipolar depression in older adults. Importantly, these findings challenge commonly held worries about cognitive decline in older adults receiving ECT. It should be a regular consideration for management of this challenging illness in a population that may otherwise not respond to pharmacotherapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».