Electroconvulsive Therapy for Neuropsychiatric Symptoms due to Major Neurocognitive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Neuropsychiatric symptoms (NPSs) in those with major neurocognitive disorder (MNCD) include the responsive behaviors of agitation and aggression. Electroconvulsive therapy (ECT) has shown some effectiveness based on retrospective studies and one open label prospective study. We hypothesized that ECT will reduce NPSs between baseline and after treatment in those with medication-refractory behaviors. METHOD/DESIGN: This Canadian prospective multicenter study included MNCD patients admitted to geriatric psychiatry units for the management of refractory NPSs. All treatment-refractory participants suffered from advanced MNCD. We conducted the Neuropsychiatric Inventory-Clinician version and the Pittsburgh Agitation Scale at baseline, and during and after the ECT course. A bitemporal or bifrontal ECT series based on dose titration to 1.5 to 2.5 times seizure threshold was administered. RESULTS: Data were collected for 33 patients with a mean age of 73 and categorized with severe MNCD using the Functional Assessment Staging of Alzheimer's Disease scale (stages 6 and 7). The data showed a drop in mean Neuropsychiatric Inventory-Clinician version from 58.36 to 24.58 (P < 0.0001). Mean Neuropsychiatric Inventory agitation subscale dropped from 7.12 to 3.09 (P = 0.007). Mean Neuropsychiatric Inventory aggression subscale dropped from 6.94 to 0.97 (P < 0.0001). There was a concomitant significant decline in Pittsburgh Agitation Scale scores. No participants dropped out because of intolerance of ECT. One participant died from pneumonia, which did not appear related to ECT. CONCLUSIONS: In this naturalistic study, ECT was found to be a safe and effective treatment for certain NPSs in people with MNCD. This can translate into improving quality of life.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».