Comparison of Cognitive Screening Tools Used to Assess Neurocognitive Side Effects of Electroconvulsive Therapy
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review identified and critically appraised existing research comparing cognitive screening tools used to assess neurocognitive side effects of electroconvulsive therapy (ECT). A systematic review was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews (PRISMA) guidelines and the Synthesis Without Meta-analysis (SWiM) reporting guideline. A protocol was registered with the Open Sciences Network (OSF) registry, and critical appraisal was completed using the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal tool for Diagnostic Test Accuracy Studies. Pragmatic criteria were applied to assess relative strengths and weaknesses of the identified cognitive screening tools for application to clinical practice. Nine studies met the inclusion criteria; 2 ECT-specific cognitive screening tools, 2 generalised cognitive screening tools, 4 neurocognitive batteries, and 1 brief memory scale. The ECT-specific cognitive screening tools were the Brief ECT Cognitive Screen (BECS) and the ElectroConvulsive Therapy Cognitive Assessment (ECCA). The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was the most common generalised cognitive screening tool used. The BECS and ECCA scored the highest using our specific pragmatic criteria. Key limitations across the included studies were the lack of a suitable gold standard comparator and inadequate blinding of assessors. There is limited evidence to support the superiority of one cognitive tool over another for assessing neurocognitive side effects associated with ECT. The primary limitations across the current literature base are the lack of a gold standard reference tool and heterogeneity of included populations. There is a need for further research to validate the sensitivity and specificity of tools such as the BECS and ECCA.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».