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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».