Depression and Cognitive Impairment in Newly Diagnosed Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive impairment is present in 80% of patients with systemic lupus erythematosus (SLE) 10 years after diagnosis. The natural history of cognitive dysfunction in newly diagnosed SLE is unknown. We examined the association of depression and cognitive performance in newly diagnosed SLE. METHODS: A multicenter cohort of 111 patients newly diagnosed (within 9 months) with SLE underwent cognitive function testing using an automated battery [Automated Neuropsychological Assessment Metrics (ANAM)] with 9 subtests. Depression was measured using the Calgary Depression Scale (CDS). RESULTS: The patient cohort was 97.3% female, 55.9% white, 15.3% African American, 20.7% Hispanic, mean age 37.8 years, mean education 15.2 years. CDS score ranged from 0 to 18 (mean 5.0 ± 4.6). CDS score did not differ by age, sex, ethnicity, or prednisone dose. Higher Krupp Fatigue Severity Scale scores and presence of fibromyalgia were significantly associated with higher CDS score (p < 0.001; p = 0.006, respectively). Depressed patients, defined by a CDS score > 6, had significantly poorer performance on 5 ANAM throughput measures: code substitution (p = 0.03), continuous performance (p = 0.02), matching-to-sample (p = 0.04), simple reaction time (p = 0.02), and the Sternberg memory test (p = 0.04). Adjusting for age, sex, ethnicity, education, and prednisone dose, a higher CDS score remained significantly associated with poorer performance on 3 measures, but the association was slightly attenuated for code substitution and matching-to-sample. Depression was not associated with mathematical or spatial processing. CONCLUSION: Depression, a modifiable risk factor, is associated with significantly poorer function in several cognitive domains in patients newly diagnosed with SLE. Treatment of depression when the CDS score is greater than 6 may improve cognitive functioning and should be further studied.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».