The neuropsychiatry of multiple sclerosis: a review of recent developments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The aim of this review is to summarize the current literature on the neuropsychiatry of multiple sclerosis (MS). RECENT FINDINGS: Data from community samples have supported earlier findings from tertiary referral centres of high rates of depression in MS patients. Neuroimaging offers important clues as to the pathogenesis of depression, but psychosocial factors cannot be ignored and emerge as equally important predictors. Cognitive-behavioural therapy is an effective treatment, rivalling standard dosing of sertraline in patients with depression. An allied disorder--pseudobulbar affect--occurs in up to 10% of MS patients and responds well to a combination of dextromethorphan and quinidine. Cognitive dysfunction affects approximately 40% of MS patients. Markers of cerebral atrophy have emerged as more important correlates of impaired cognition than lesion volume. Moreover, functional MRI studies have demonstrated the brain's ability to compensate, in part, for damage. Should the disease burden be too severe, however, compensatory mechanisms fail and cognitive deficits increase accordingly. SUMMARY: Neuropsychiatric abnormalities are common in MS patients. No aspect of mentation is spared. Advances in neuroimaging are increasing our understanding of the pathogenesis of these disorders. Translating these findings into improved methods of treatment for patients presents researchers with pressing challenges.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».