The Pattern of Change in Depressive Symptoms and Inflammatory Markers After Electroconvulsive Therapy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Depression is a major mental health disorder, and its pathophysiology is still largely unknown, as is the action mechanism of electroconvulsive therapy (ECT). Some evidence suggests that inflammation might play a role in depression, and several studies have attempted to demonstrate a link between ECT and cytokines. This systematic review used a qualitative analysis to assess the effect of ECT on inflammatory markers as it relates to the clinical response of depressive symptoms in major depressive disorders. The bibliographic search engines CINAHL, Embase, PsychInfo, and PubMed were used to identify articles published up to July 2020. Search terms related to depression, ECT, and inflammation were used. Descriptive statistical analyses were performed to relate changes in inflammatory markers to clinical response to ECT. Twenty-five studies were included in the analysis. No systematic increases or decreases were found in a given inflammatory marker over the ECT; however, we observed that tumor necrosis factor α and interleukin-6 (IL-6) were more often found to be decreased after ECT, whereas IL-8 and IL-10 were more often found to be increased after treatment. No trend in correlation was found between the degree of clinical improvement of depressive symptoms and the variation of any inflammatory markers, despite positive clinical response to ECT. Great heterogeneity with regard to methodology used and lack of power of the studies included in this review could explain the lack of systematic change and correlation found in this study. Future research conducted on this subject should take into account these methodological limitations to allow subsequent meta-analysis.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».