Antidepressant Use and Cognitive Functioning in Older Medical Patients With Major or Minor Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The long-term cognitive effect of antidepressant medications in older persons is not well understood, especially in those with minor depression and complex medical conditions. The objective of this study is to examine this relationship in older medical patients with different depression diagnoses. METHODS: 281 medical inpatients aged 65 years and older from 2 acute care hospitals in Montreal, Canada, were diagnosed as with major or minor depression or without depression according to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition, criteria. They were followed up with the Mini-Mental State Examination for cognitive function and the Hamilton Depression Rating Scale for depressive symptoms at baseline and 3, 6, and 12 months after discharge. Antidepressant medication was ascertained from a provincial prescription database and quantified as cumulative exposures over each follow-up interval. RESULTS: During the 12-month follow-up period, 1027 antidepressant prescriptions were filled. The most frequently prescribed antidepressant agents were citalopram (0.81 prescriptions per person), sertraline (0.76), and paroxetine (0.66). Antidepressant use was not associated with cognitive changes among patients with major depression or without depression but was associated with an increased Mini-Mental State Examination score in patients with minor depression (1.4 points; 95% confidence interval, 0.1-2.6), independent of change in the severity of depression symptoms, concomitant benzodiazepine or psychotropic drug use, and other potentially important confounders. CONCLUSIONS: In this cohort of older medical patients, antidepressant use for 12 months did not lead to significant cognitive impairment. The small cognitive improvement among minor depression associated with antidepressant use deserves further investigation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».