Changes in Cerebral Hemodynamic Among Patients With Schizophrenia or Bipolar Disorder Receiving Electroconvulsive Therapy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: There remains a scarcity of studies to evaluate the treatment effect of electroconvulsive therapy (ECT). Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) offers a cost-effective method to measure cerebral hemodynamics. This study used fNIRS to evaluate the effect of ECT in patients suffering from schizophrenia or bipolar disorder (manic phase). Thirty patients with mania and 31 with schizophrenia were recruited. Each participant received 6 sessions of ECT. This study utilized the Positive and Negative Syndrome Scale, Young Mania Rating Scale, and fNIRS-verbal fluency test paradigm at baseline and after each session of ECT. The prefrontal cortex hemodynamic response during the performance of verbal fluency test was recorded via a commercial wireless high-density continuous-wave fNIRS system device. The effect of categorical and continuous variables was determined using Pearson's chi-square test and Student's t test or 1-way analysis of variance with Bonferroni-corrected post hoc pairwise comparison, respectively. Comparing the Positive and Negative Syndrome Scale and Young Mania Rating Scale scores between baseline, sessions 3 and 6, the scores were significantly decreased ( P < 0.001), with both patient groups achieving more than 50% reduction in scores from baseline to session 6. The fNIRS also showed significant increases in oxy-hemoglobin levels (session 6 vs baseline) in the right ventrolateral prefrontal cortex and left dorsolateral prefrontal cortex for both patient groups ( P < 0.05). There were significant correlations in the reduction of symptom severity and increase in HbO 2 levels in people with bipolar disorder (manic phase) and schizophrenia ( P < 0.05). Monitoring the activation in the right ventrolateral prefrontal cortex and left dorsolateral prefrontal cortex is an objective ECT monitoring indicator for patients suffering from bipolar disorder (manic phase) or schizophrenia.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».