COGNITIVE DEFICITS AND FUNCTIONAL OUTCOMES IN MAJOR DEPRESSIVE DISORDER: DETERMINANTS, SUBSTRATES, AND TREATMENT INTERVENTIONS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 découle