Exploration of Undertreatment and Patterns of Treatment of Depression in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is a common comorbid condition with multiple sclerosis (MS). Historically, however, it has been undertreated. Little is known about the characteristics of those who receive, or do not receive, treatment for depression in the MS population. This study evaluated depression treatment in patients with MS, associated patient characteristics, and probable determinants of antidepressant drug use in those with and without depression. METHODS: A total of 152 patients with MS completed questionnaires and the Structured Clinical Interview for DSM-IV-TR (SCID) to determine depression status. Tabular analyses and a binary regression model were used to identify patient characteristics associated with antidepressant drug use. RESULTS: Of participants with major depression according to the SCID, 65% were taking antidepressant medications. With adjustment for successful treatment (antidepressant drug use by those not currently depressed and currently depressed), the prevalence of treated depression increased to 85.7%. Of those receiving treatment for depression, 19% were receiving nonpharmacologic treatment alone, 38% were taking antidepressant drugs only, and 44% were receiving both pharmacologic and nonpharmacologic treatments. Demographic and clinical variables were not statistically significantly associated with antidepressant drug use in those with depression. CONCLUSIONS: A large proportion of participants with depression in MS are now receiving treatment, a change from previous reports. The adequacy of treatment has become a bigger question because many of the treated patients continued to have depressive symptoms. Further research is needed to identify ways to achieve better outcomes for 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 | 0,004 | 0,017 |
| 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 ».