Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An association between multiple sclerosis (MS) and depression has been recognized for several decades and has attracted considerable attention in research. However, there are considerable gaps in the current state of knowledge. In this review, the literature concerned with: (1) the burden of depression in MS; (2) the etiology of depression in MS, and (3) the treatment of depression in MS are critically examined. METHOD: The literature review utilized Medline (1966-1996), and was supplemented by citations extracted from the papers originally uncovered. RESULTS: Numerous studies have identified elevated depressive symptom scores in MS patients relative to nonclinical and (some) clinical control groups. Furthermore, studies of depressive disorders have clearly documented elevated prevalence rates in MS samples. The literature does not identify any specific pattern of neurological involvement as being consistently associated with depressive symptoms or disorders. Psychosocial risk factors contribute to the etiology of depression in MS, but the relative importance of various risk factors is yet to be determined. A single randomized controlled clinical trial, and additional anecdotal evidence, suggests that antidepressant pharmacotherapy is effective for depressive disorders in MS. CONCLUSIONS: Future epidemiological studies should not restrict their evaluation of risk factors to those specific factors that are closely related to the disease process. In particular, future researchers should resist the temptation to focus too exclusively on neuropathology. Biological, psychological and social risk factors are all potentially important. Additional empirical efforts to refine the various treatment approaches would be a welcome addition to this literature.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».