COGNITIVE DEFICITS AND FUNCTIONAL OUTCOMES IN MAJOR DEPRESSIVE DISORDER: DETERMINANTS, SUBSTRATES, AND TREATMENT INTERVENTIONS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few reports have aimed to describe the mediational effect of cognitive deficits on functional outcomes in major depressive disorder (MDD), and relatively few interventions are demonstrated to mitigate cognitive deficits in MDD. METHODS: Studies enrolling subjects between the ages of 18-65 were selected for review. Bibliographies from identified articles were reviewed to identify additional original reports aligned with our objectives. RESULTS: Cognitive deficits in MDD are consistent, replicable, nonspecific, and clinically significant. The aggregated estimated effect size of cognitive deficits in MDD is small to medium. Pronounced deficits in executive function (≥1 SD below the normative mean) are evident in ∼20-30% of individuals with MDD). Other replicated abnormalities are in the domains of working memory, attention, and psychomotor processing speed. Mediational studies indicate that cognitive deficits may account for the largest percentage of variance with respect to the link between psychosocial dysfunction (notably workforce performance) and MDD. No conventional antidepressant has been sufficiently studied and/or demonstrated robust procognitive effects in MDD. CONCLUSIONS: Cognitive deficits in MDD are a principal mediator of psychosocial impairment, notably workforce performance. The hazards posed by cognitive deficits in MDD underscore the need to identify a consensus-based neurocognitive battery for research and clinical purposes. Interventions (pharmacological, behavioral, neuromodulatory) that engage multiple physiological systems implicated in cognitive deficits hold promise to reduce, reverse, and prevent cognitive deficits.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».