Change in mood instability (MI) with time and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The literature indicates that most patients with Major Depression mention sudden short “mood swings” (MI) when asked. MI is known to be distressing but little is known about the treatment. Objectives To determine whether MI changes with community treatment of depression. Aim To study changes in MI with 3-6 months of treatment for depression in patients with Major Depression and complaints of MI. Methods 34 patients with Major Depression and complaints of “mood swings” were recruited from 4 psychiatric practices. They were interviewed with the MINI diagnostic interview and the Mood Disorders Questionnaire. They completed the Beck Depression Inventory (BDI), the State-Trait Anxiety Inventory Trait Form (STAI-T), and Visual Analogue Scales for Depressed Mood (VAS) and Anxious Mood twice a day for a week. The Mean Square Successive Difference Statistic (MSSD) was calculated from the VAS readings. The BDI, STAI-T, and VAS were repeated after 6 months of treatment. Results 25/34 patients reported past hypomania. Most patients were treated with a combination of antidepressants and mood stabilizers. The BDI and STAI-T scores improved with treatment. There was no overall change in depressed and anxious MI. Change in Depressed MI and Anxiety MI correlates with change in BDI from T1 to T2 Conclusions Anxiety and depression improved with treatment as expected. Change in MI is inconsistent. Research into medications and psychosocial treatments that improve MI is needed and this will probably improve depression treatment outcome.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».