Impact of medications, mood state, and electrode placement on ECT outcomes in treatment-refractory psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment-refractory psychosis (TRP) is a significant clinical challenge. While clozapine is frequently effective, alternate or augmentation strategies are often necessary. Evidence supports effectiveness of electroconvulsive therapy (ECT), but questions remain about optimal treatment parameters and impacts of concomitant pharmacotherapy. OBJECTIVE: /Hypothesis: To analyze the impact of clozapine, anticonvulsant medication, mood state, and ECT electrode placement on outcomes in TRP. We hypothesized that ECT would lead to greater reduction in positive symptoms, particularly in patients receiving clozapine. METHODS: Retrospective study in a tertiary TRP program. The Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) was used for clinical outcomes, with positive subscore as primary outcome. Clinical and ECT data were analyzed using a linear modelling approach, controlling for relevant covariates. RESULTS: A total of 309 patients were included. ECT plus clozapine associated with greater improvement in positive, general, and total symptoms than ECT alone. ECT associated with greater improvement in negative symptoms in depressed patients. Bifrontal placement was mostly equivalent to bitemporal, with greater reduction of positive symptoms in patients receiving clozapine, and associated with lower electrical dose in patients on anticonvulsants. Clozapine increased seizure duration, while anticonvulsants decreased it. Anticonvulsant use in ECT patients associated with equivalent to slightly improved symptom reduction. CONCLUSIONS: ECT's benefit in TRP may be greatest in patients receiving clozapine. ECT can improve negative symptoms in depressed TRP patients. Bifrontal placement is effective in TRP. Clozapine and anticonvulsants have opposite effects on seizure duration, but anticonvulsants may not adversely affect clinical outcomes of ECT for TRP.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».