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Enregistrement W4388014707 · doi:10.1111/acps.13631

Outcomes of electroconvulsive therapy in patients with depressive symptoms with versus without comorbid personality disorders/traits: A systematic review and meta‐analysis

2023· review· en· W4388014707 sur OpenAlexfundaboutno aff
Stefano Ferrea, Georgios Petrides, Yamina Ehrt‐Schäfer, Jules Angst, Erich Seifritz, Sebastian Olbrich, Georgios Schoretsanitis

Notice bibliographique

RevueActa Psychiatrica Scandinavica · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHLS TherapeuticsServierUniversità degli Studi di VeronaH. Lundbeck A/SUppsala UniversitetUniversity of TorontoUniversity of BernCilagPennsylvania State UniversitySunovionUniversity of Pennsylvania
Mots-clésPersonality disordersBig Five personality traitsInternal medicineMeta-analysisElectroconvulsive therapyPersonalityComorbidityMajor depressive disorderMedicinePsychiatryClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims To assess electroconvulsive therapy (ECT) outcomes in patients affected by depressive symptoms with versus without additional comorbid personality disorders/traits. Methods We identified observational studies investigating ECT clinical outcomes in patients affected by depressive symptoms with versus without comorbid personality disorders/traits in Embase/Medline in 11/2022. Our protocol was registered with PROSPERO (CRD42023390833). Study quality was evaluated using the Newcastle‐Ottawa‐Scale. Our primary outcomes were ECT response and remission rates. Meta‐regression analyses included effects of in/outpatient percentages, age, number of ECT sessions, and electrode placement; subgroup analyses included the assessment methods for personality disorders/traits. We performed sensitivity analyses after excluding poor‐quality studies. Results A total of 20 studies ( n = 11,390) were included in our analysis. Patients with comorbid personality disorders/traits had lower remission rates (OR = 0.42, 95% CI = 0.31, 0.58, p < 0.001) with substantial heterogeneity ( I 2 = 93.0%) as well as lower response rates (OR = 0.35, 95% CI = 0.24, 0.51, n = 5129, p < 0.001) with substantial heterogeneity ( I 2 = 93.0%) compared with patients without comorbid personality disorders/traits. Relapse rates were higher in patients with versus without comorbid personality disorders/traits (OR = 3.23, 95% CI = 1.40, 7.45, k = 4, n = 239, p = 0.006) with moderate heterogeneity ( I 2 = 75.0%) and post‐ECT memory impairment was more frequent in patients with versus without comorbid personality disorders/traits (OR = 1.41, 95% CI = 1.36, 1.46, k = 4, n = 471, p < 0.001) with minimal heterogeneity ( I 2 = 0.0%). Dropout rates were higher in patients with versus without comorbid personality disorders/traits (OR = 1.58, 95% CI = 1.13, 2.21, k = 3, n = 6145, p = 0.008). Conclusions Patients with comorbid personality disorders/traits treated with ECT are reported to have lower response and remission rates and higher rates of side effects and relapse rates compared with patients without personality disorders/traits.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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