Cognitive dysfunction in major depression and bipolar disorder: <scp>A</scp>ssessment and treatment options
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive dysfunction is a recognized feature of mood disorders, including major depressive disorder (MDD) and bipolar disorder (BD). Cognitive impairment is associated with poor overall functional outcome and is therefore an important feature of illness to optimize for patients' occupational and academic outcomes. While generally people with BD appear to have a greater degree of cognitive impairment than those with MDD, direct comparisons of both patient groups within a single study are lacking. There are a number of methods for the assessment of cognitive function, but few are currently used in clinical practice. Current symptoms, past course of illness, clinical features, such as the presence of psychosis and comorbid conditions, may all influence cognitive function in mood disorders. Despite the general lack of assessment of cognitive function in clinical practice, clinicians are increasingly targeting cognitive symptoms as part of comprehensive treatment strategies. Novel pharmacological agents may improve cognitive function, but most studies of standard mood stabilizers, such as lithium and the anticonvulsants, have focused on whether or not the medications impair cognition. Non-pharmacological strategies, such as cognitive remediation and exercise, are increasingly studied in patients with mood disorders. Despite the growing interest in strategies to manage cognitive function, there is a paucity of high-quality trials examining either pharmacological or non-pharmacological modes of intervention.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».