Cognitive dysfunction in major depression and bipolar disorder: <scp>A</scp>ssessment and treatment options
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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