Major Depressive Disorder with Psychotic Features May Lead to Misdiagnosis of Dementia
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Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) with psychotic features is relatively frequent in patients with greater depressive symptom severity and is associated with a poorer course of illness and greater functional impairment than MDD without psychotic features. Multiple studies have found that patients with psychotic mood disorders demonstrate significantly poorer cognitive performance in a variety of areas than those with nonpsychotic mood disorders. The Mini Mental State Examination (MMSE) and the Dementia Rating Scale, Second Edition (DRS-2) are widely used to measure cognitive functions in research on MDD with psychotic features. Established total raw score cut-offs of 24 on the MMSE and 137 on the DRS-2 in published manuals suggest possible global cognitive impairment and dementia, respectively. Limited research is available on these suggested cut-offs for patients with MDD with psychotic features. We document the therapeutic benefit of electroconvulsive therapy (ECT), which is usually associated with short-term cognitive impairment, in a 68-year-old woman with psychotic depression whose MMSE and DRS-2 scores initially suggested possible global cognitive impairment and dementia. Over the course of four ECT treatments, the patient's MMSE scores progressively increased. After the second ECT treatment, the patient no longer met criteria for global cognitive impairment. With each treatment, depression severity, measured by the 24-item Hamilton Rating Scale for Depression, improved sequentially. Thus, the suggested cut-off scores for the MMSE and the DRS-2 in patients with MDD with psychotic features may in some cases produce false-positive indications of dementia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle