Cognitive Functioning in Patients with Schizophrenia on Long-term Maintenance Electroconvulsive Therapy – A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a complex disorder with heterogeneous course with the majority of patients having multiple relapses. Electroconvulsive therapy (ECT) when combined with antipsychotics is a potential option in preventing relapse of psychotic symptoms. The cumulative effects of long-term maintenance ECT on cognitive functions in schizophrenia are unknown. We aim to report the cognitive profile of patients with schizophrenia who received long-term maintenance electroconvulsive therapy (M-ECT). The socio-demographic details, illness characteristics, details about ECT were obtained from retrospective file review. The scores on the Hindi Mental Status Examination (HMSE) were compared before and after the latest session of M-ECT. After obtaining written informed consent, cognitive functions were evaluated in detail by using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Battery for ECT Related Cognitive Deficits (B4ECT-ReCoDe) which is a specific tool to assess cognitive functions that are affected by ECT. 5 patients (2 male and 3 female) with a mean age of 44.2 years (SD 8.5) received M-ECT over a period of 8 years. There was an improvement in the overall functioning of patients. Verbal episodic memory, visual memory and working memory were the affected cognitive domains with preserved processing speed, sustained attention, autobiographical memory, and global cognitive functioning.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».