Naturalistic Study on the Effects of Electroconvulsive Therapy (ECT) on Depressive Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Objective The effectiveness of ECT under naturalistic conditions has not been well-studied. The current study aimed to 1) characterize a naturalistic sample of ECT patients; and 2) examine the long-term outcomes of ECT on depressive symptoms (Beck Depression Inventory-II; BDI-II) and functional disability symptoms (WHO Disability Assessment Schedule 2.0) in this sample. Methods Participants were adults who received ECT for a major depressive episode at an ambulatory ECT clinic between September 2010 and November 2020. Clinical and cognitive assessments were completed at baseline ( n = 100), mid-ECT ( n = 94), 2–4 weeks post-ECT ( n = 64), 6-months post-ECT ( n = 34), and 12-months post-ECT ( n = 19). Results At baseline, participants had severe levels of depressive symptoms (BDI-II: M = 41.0, SD = 9.4), and 62.9% screened positive for multiple psychiatric diagnoses on the MINI International Neuropsychiatric Interview. Depressive symptoms ( F(4,49.1) = 49.92, P < 0.001) and disability symptoms ( F(3,40.72) = 12.30, P < 0.001) improved significantly following ECT, and this was maintained at 12-months follow-up. Improvement in depressive symptoms trended towards significantly predicting reduction in disability symptoms from baseline to post-ECT, ( F(1,56) = 3.67, P = 0.061). Although our clinical remission rate of 27% (BDI-II score [Formula: see text] 13 and [Formula: see text] 50% improvement) and overall response rate of 41.3% ([Formula: see text]50% improvement in BDI-II score) were lower than the rates reported in the extant RCT and community ECT literature, 36% of those treated with ECT were lost to follow-up and did not complete post-ECT rating scales. At baseline, remitters had significantly fewer psychiatric comorbidities, lower BDI-II scores, and lower disability symptoms than non-responders ( P < 0.05). Conclusions Participants were severely symptomatic and clinically complex. ECT was effective at reducing depressive symptoms and functional disability in this heterogeneous sample. Although a large amount of missing data may have distorted our calculated response/remission rates, it is also likely that clinical heterogeneity and severity contribute to lower-than-expected remission and response rates 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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».