Risk factors for the development of depression in patients with hepatitis C taking interferon-α
Notice bibliographique
Résumé
Risk factors for the development of depression in patients with hepatitis C taking interferon-α Kimberley J Smith¹, Suzanne Norris², Cliona O'Farrelly³, O'Mara SM¹¹Trinity College Institute of Neuroscience, ²Hepatology Centre, St James's Hospital, Dublin, Ireland; ³Department of Biochemistry and Immunology, Trinity College Dublin, Dublin, IrelandAbstract: Interferon-α, currently used for the treatment of hepatitis C, is associated with a substantially elevated risk of depression. However, not everyone who takes this drug becomes depressed, so it is important to understand what particular factors may make some individuals more ‘at risk' of developing depression than others. Currently there is no consensus as to why interferon-induced depression occurs and the range of putative risk factors is wide and diverse. The identification of risk factors prior to treatment may allow identification of patients who will become depressed on interferon, allowing the possibility of improved treatment support and rates of treatment adherence. Here, we consolidate and review the literature on risk factors, and we discuss the potential confounds within the research examined in order to better isolate the risk factors that may be important in the development of depression in these patients and which might help predict patients likely to become depressed on treatment. We suggest that interactions between psychobehavioral, genetic, and biological risk factors are of particular importance in the occurrence of depression in patients with hepatitis C taking interferon-α.Keywords: interferon-α, risk factors, depression, hepatitis C
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».