The Efficacy and Cognitive Effects of Acute Course Electroconvulsive Therapy Are Equal in Adolescents, Transitional Age Youth, and Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Electroconvulsive therapy (ECT) is the most effective acute treatment for depression, but its use in younger patients is rare and heavily regulated in many U.S. states. It is unclear whether age modifies treatment response or tolerability in adolescents, transitional age youth, and young adults. We examined the effects of ECT on depression and cognition in patients aged 16–30 years. Methods: A retrospective cohort study of patients aged 16–30 years receiving ECT between 2011 and 2020 who were evaluated with the Quick Inventory of Depressive Symptomatology (QIDS), the Behavior and Symptom Identification Scale-24 (BASIS-24), and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) at baseline and following treatment #10. Results: Among the 424 patients who met the inclusion criteria, ECT was associated with a decrease in depression symptoms (ΔQIDS −6.7; Kruskal–Wallis rank sum test; χ 2 = 293.37; df = 2; p < 0.0001) and improvement in overall self-reported mental health status (ΔBASIS-24 − 0.70; Kruskal–Wallis rank sum test; χ 2 = 258.5; df = 2; p < 0.0001) during the first 10 treatments, with a slight reduction in cognition as measured by the MoCA (ΔMoCA −1.1; Kruskal–Wallis rank sum test; χ 2 = 33.7; df = 1; p < 0.0001). Age was not a significant predictor of QIDS, BASIS-24, or MoCA changes. Conclusions: Among 424 patients aged 16–30 years receiving acute course ECT, age was not a significant predictor of improvement in depression, change in overall self-reported mental health status, or change in cognition. These results support the utility of ECT in the treatment of adolescents and young adults.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».