Pain and major depressive disorder: Associations with cognitive impairment as measured by the THINC-integrated tool (THINC-it)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the role of pain on cognitive function in adults with major depressive disorder (MDD). METHODS: =100) for comparison. Cognitive function was assessed using the recently validated THINC-integrated tool (THINC-it), which comprises variants of the choice reaction time (i.e., THINC-it: Spotter), One-Back (i.e., THINC-it: Symbol Check), Digit Symbol Substitution Test (i.e., THINC-it: Codebreaker), Trail Making Test - Part B (i.e., THINC-it: Trails), as well as the Perceived Deficits Questionnaire for Depression - 5-item (i.e., THINC-it: PDQ-5-D). A global index of objective cognitive function was computed using objective measures from the THINC-it, while self-rated cognitive deficits were measured using the PDQ-5-D. Pain was measured using a Visual Analogue Scale (VAS). Regression analyses evaluated the role of pain in predicting objective and subjective cognitive function. RESULTS: A significant between-group differences on the VAS was observed (p<0.001), with individuals with MDD reporting higher pain severity as evidenced by higher scores on the VAS than HC. Significant interaction effects were observed between self -rated cognitive deficits and pain ratings (p<0.001) on objective cognitive performance (after adjusting for MADRS total score), suggesting that pain moderates the association between self-rated and objective cognitive function. CONCLUSIONS: Results indicated that pain is associated with increased self-rated and objective cognitive deficits in adults with MDD. IMPLICATIONS: The study herein provides preliminary evidence demonstrating that adults with MDD reporting pain symptomatology and poorer subjective cognitive function is predictive of poorer objective cognitive performance. THINC-it is capable of detecting cognitive dysfunction amongst adults with MDD and pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».