Electroconvulsive Therapy for Hospitalized Patients with Depression
Notice bibliographique
Résumé
Electroconvulsive therapy (ECT), the most effective treatment for depression in psychiatry, is underused due to stigma and lack of information regarding its risks and benefits. The aims of this thesis were to inform evidence-based use of ECT by identifying patient-level factors that influence the use of ECT and determining the association between ECT and rare but clinically important medical and psychiatric outcomes. The thesis included three projects using administrative health data of hospitalized patients with depression in Ontario, Canada between 2007 and 2017. The first project was a comprehensive assessment of patient characteristics associated with receipt of inpatient ECT in Ontario. Both clinically appropriate, and potentially inappropriate factors were associated with receipt of inpatient ECT, suggesting opportunities to increase appropriate utilization. In the second project, the risk of serious medical events associated with ECT compared to no ECT was evaluated using propensity score matching that adjusted for a large set of sociodemographic and clinical variables. There was no clinically significant increased risk of serious medical events – as measured by medical hospitalization or death – with ECT exposure. In the third project, weighting by the odds of the propensity score was used to compare the risk of suicide among individuals receiving ECT vs. similar individuals not receiving ECT in the year following discharge from psychiatric hospitalization. ECT was associated with a significantly reduced risk of suicide and all-cause death. Taken together, these findings provide important data that can be used to support the evidence-based use of ECT in a highly vulnerable clinical population.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».