Efficacy and Safety of Electroconvulsive Therapy in Patients With Deep Brain Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Deep brain stimulation (DBS) has proven to be an effective therapy of some treatment-resistant psychiatric disorders and movement disorders. Comorbid depressive symptoms are common and difficult to manage. Treatment with electroconvulsive therapy (ECT) may be required. There are few published cases describing the safety and efficacy of ECT for patients with DBS implants, and there are no available guidelines for administration of ECT in patients with DBS and mood disorders. The current study had 3 aims: (i) to conduct a systematic review of case reports on patients with DBS implants who received ECT; (ii) to report the case of a 69-year-old man with a DBS implant for essential tremor, who required ECT; and (iii) to provide practical recommendations for ECT in patients with DBS implants. METHODS: We conducted a systematic review, in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, of existing case reports on patients with DBS implants administered ECT for psychiatric disorders. RESULTS: Our search yielded 25 cases of ECT in patients implanted with DBS systems. In addition, we here describe successful ECT management of major depressive disorder in a patient treated by DBS. We also set forth ECT management guidelines based on points of consensus. The 2 most important practical recommendations are to make sure the DBS system is set to 0 V and turned off before ECT, and to avoid sites near the DBS electrodes. CONCLUSIONS: Electroconvulsive therapy may be an effective and safe treatment for DBS patients with MDD.
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 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) | 0,001 | 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 ».