The burden of mental comorbidity in multiple sclerosis: frequent, underdiagnosed, and undertreated
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental comorbidity is common in multiple sclerosis (MS), but some studies suggest that mental comorbidity may be underrecognized and undertreated. OBJECTIVE: Using the North American Research Committee on MS Registry, we assessed the frequency of mental comorbidities in MS and sociodemographic characteristics associated with diagnosis and treatment of depression. METHODS: We queried participants regarding depression, anxiety, bipolar disorder, and schizophrenia. Depressive symptoms were assessed using the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CESD); a score>or=21 indicated probable major depression. RESULTS: Mental comorbidity affected 4264 (48%) responders; depression most frequently (4012, 46%). Among participants not reporting mental comorbidity, 751 (16.2%) had CESD scores>or=21 suggesting undiagnosed depression. Lower socioeconomic status was associated with increased odds of depression (Income $15,000-30,000 vs >$100,000 OR 1.34; 1.11-1.62), undiagnosed depression (Income $15,000-30,000 vs >$100,000 OR 1.52; 1.08-2.13), and untreated depression (
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».