The Relationship between Psychosocial Factors and Cognition in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multiple sclerosis (MS) is a common disorder in some regions of the world, with over 2.3 million people diagnosed worldwide. Cognitive impairment is one of the earliest symptoms to present in the course of the disease and can cause significant morbidity. We proposed a study to explore the psychosocial predictors of cognitive impairment in MS patients in Saudi Arabia, a previously unexplored patient population. METHODS: Demographic data, depression scale (PHQ9), symptom burden (PHQ15), anxiety (GAD7), disease duration, and Montreal Cognitive Assessment (MOCA) scores were collected from 195 patients in a neurology clinic in Ryiadh, Saudi Arabia. Univariate and multiple regression analyses were conducted to identify variables that are significantly associated with cognitive impairment. RESULTS: < 0.05, were education level, disease duration, and family history. DISCUSSION: Both education level and disease duration were variables identified in previous studies. We showed family history to be a significant variable, and no association was found with depression or anxiety, which is unique to our study population. CONCLUSIONS: We identified several psychosocial predictors that are associated with cognition in our patient population. It was also noted that a difference exists between patient populations, highlighting the need for further studies in specific geographical regions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».