Prevalence of Depression in Patients With Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Depression is common in individuals with mild cognitive impairment (MCI) and may confer a higher likelihood of progression to dementia. Prevalence estimates of depression in those with MCI are required to guide both clinical decisions and public health policy, but published results are variable and lack precision. OBJECTIVE: To provide a precise estimate of the prevalence of depression in individuals with MCI and identify reasons for heterogeneity in the reported results. DATA SOURCES: A search of literature from database inception to March 2016 was performed using Medline, Embase, and PsycINFO. Hand searching of all included articles was performed, including a Google Scholar search of citations of included articles. STUDY SELECTION: Articles were included if they (1) were published in English, (2) reported patients with MCI as a primary study group, (3) reported depression or depressive symptoms using a validated instrument, and (4) reported the prevalence of depression in patients with MCI. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: All abstracts, full-text articles, and other sources were reviewed, with data extracted in duplicate. The overall prevalence of depression in patients with MCI was pooled using a random-effects model. Heterogeneity was explored using stratification and random-effects meta-regression. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The prevalence of depression in patients with MCI, reported as a percentage with 95% CIs. Estimates were also stratified by population source (community-based or clinic-based sample), method of depression diagnosis (clinician-administered, informant-based, or self-report), and method of MCI diagnosis (cognitive vs global measure and amnestic vs nonamnestic). RESULTS: Of 5687 unique abstracts, 255 were selected for full-text review, and 57 studies, representing 20 892 patients, met all inclusion criteria. The overall pooled prevalence of depression in patients with MCI was 32% (95% CI, 27-37), with significant heterogeneity between estimates (I2 = 90.7%). When stratified by source, the prevalence of depression in patients with MCI in community-based samples was 25% (95% CI, 19-30) and was 40% (95% CI, 32-48) in clinic-based samples, which was significantly different (P < .001). The method used to diagnose depression did not significantly influence the prevalence estimate, nor did the criteria used for MCI diagnosis or MCI subtype. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The prevalence of depression in patients with MCI is high. A contributor to heterogeneity in the reported literature is the source of the sample, with greater depression burden prevalent in clinic-based samples.
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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 | 0,012 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».