Anhedonia and cognitive function in adults with MDD: results from the International Mood Disorders Collaborative Project
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive dysfunction is common in major depressive disorder (MDD) and a critical determinant of health outcome. Anhedonia is a criterion item toward the diagnosis of a major depressive episode (MDE) and a well-characterized domain in MDD. We sought to determine the extent to which variability in self-reported cognitive function correlates with anhedonia. METHOD: A post hoc analysis was conducted using data from (N=369) participants with a Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th Edition, Text Revision (DSM-IV-TR)-defined diagnosis of MDD who were enrolled in the International Mood Disorders Collaborative Project (IMDCP) between January 2008 and July 2013. The IMDCP is a collaborative research platform at the Mood Disorders Psychopharmacology Unit, University of Toronto, Toronto, Canada, and the Cleveland Clinic, Cleveland, Ohio. Measures of cognitive function, anhedonia, and depression severity were analyzed using linear regression equations. RESULTS: A total of 369 adults with DSM-IV-TR-defined MDD were included in this analysis. Self-rated cognitive impairment [ie, as measured by the Adult ADHD Self-Report Scale (ASRS)] was significantly correlated with a proxy measure of anhedonia (r=0.131, p=0.012). Moreover, total depression symptom severity, as measured by the total Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) score, was also significantly correlated with self-rated measures of cognitive dysfunction (r=0.147, p=0.005). The association between anhedonia and self-rated cognitive dysfunction remained significant after adjusting for illness severity (r=0.162, p=0.007). CONCLUSIONS: These preliminary results provide empirical data for the testable hypothesis that anhedonia and self-reported cognitive function in MDD are correlated yet dissociable domains. The foregoing observation supports the hypothesis of overlapping yet discrete neurobiological substrates for these domains.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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