Comparative Efficacy of Augmenting Escitalopram with Modified Electroconvulsive Therapy or High-Frequency Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation on Depressive Symptoms, Quality of Life, and Cognitive Function in Treatment-Resistant Depression
Notice bibliographique
Résumé
Treatment-resistant depression (TRD) poses significant therapeutic challenges despite available interventions. Escitalopram (ESC) is a highly selective antidepressant. This study aimed to compare ESC alone and ESC combined with modified electroconvulsive therapy (MECT) or high-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (HF-rTMS) in TRD patients. Ninety participants were randomized into ESC alone, ESC + MECT, and ESC + HF-rTMS groups. Notable differences were observed in Hamilton Depression Rating Scale (HDRS-17) scores at 12 weeks among ESC (14.37), ESC + MECT (10.27), and ESC + HF-rTMS (10.77) groups (P = 0.006). In terms of overall quality of life (QoL) evaluated using the World Health Organization Quality of Life Questionnaire (WHOQOL-BREF) at 12 weeks, the ESC, ESC + MECT, and ESC + HF-rTMS groups scored 2, 3, and 3.5, respectively. ESC + MECT/HF-rTMS groups showed reduced depressive symptoms compared to the ESC group, accompanied by higher overall QoL scores and increased satisfaction with health. Patients receiving ESC + MECT demonstrated no significant alterations in short-term memory and orientation, as measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), before and after treatment. Moreover, a decline in language was observed compared to baseline (12 weeks: median 2, IQR 2-3; baseline: median 1, IQR 1-3; P = 0.022). The positive impact of ESC with HF-rTMS on cognitive function was evidenced by improvements in all domines MoCA.Combining ESC with MECT or HF-rTMS exhibited enhanced effectiveness in alleviating depressive symptoms and enhancing QoL compared to ESC monotherapy. Specifically, the ESC + HF-rTMS combination displayed potential as a comprehensive treatment strategy for TRD, addressing both emotional and cognitive aspects.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».