Predictors of cognitive changes in patients with schizophrenia undergoing electroconvulsive therapy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous studies on the effects of electroconvulsive therapy (ECT) on cognition in schizophrenia have been inconclusive. This study aimed to identify factors that may predict cognitive improvement or deterioration in patients with schizophrenia after-ECT. MATERIALS & METHODS: Patients with schizophrenia or schizoaffective disorder with predominantly positive psychotic symptoms, who were treated with ECT at the Institute of Mental Health (IMH), Singapore, between January 2016 and January 2018, were assessed. Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS) and Global Assessment of Function (GAF) were performed before and after ECT. Patients with clinically significant improvement, deterioration or no change in MoCA scores were compared on demographics, concurrent clinical treatment and ECT parameters. RESULTS: Of the 125 patients analysed, 57 (45.6%), 36 (28.8%) and 32 (25.6%) showed improvements, deterioration and no change in cognition respectively. Age and voluntary admission predicted MoCA deterioration. Lower pre-ECT MoCA and female sex predicted MoCA improvement. Patients showed improvements in GAF, BPRS and BPRS subscale scores on average, except for the MoCA deterioration group, who did not show statistically significant improvement in negative symptom scores. Sensitivity analysis showed that nearly half the patients (48.3%) who were initially unable to complete MoCA pre-ECT were able to complete MoCA post-ECT. CONCLUSIONS: The majority of patients with schizophrenia demonstrate improved cognition with ECT. Patients with poor cognition pre-ECT are more likely to see improvement post-ECT. Advanced age may be a risk factor for cognitive deterioration. Finally, improvements in cognition may be associated with improvements in negative symptoms.
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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 | 0,000 |
| 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 ».