Cognitive Impairment in Patients With Depression: Awareness, Assessment, and Management
Notice bibliographique
Résumé
Article Abstract †‹†‹ Click to enlarge page Cognitive impairment is a common, often persistent, symptom of major depressive disorder (MDD) that is disproportionately represented in patients who have not returned to full psychosocial functioning. The ultimate goal of treatment in depression is full functional recovery, and assessing patients for cognitive impairment and selecting treatments that address cognitive dysfunction should lead to improved functional outcomes. Unfortunately, many clinicians use screening and assessment tools that are not suited for measuring cognitive impairment in patients with depression. The new THINC-it assessment tool is the first instrument that provides objective and subjective data on dysfunction in all the cognitive domains commonly affected by depression. In regard to treatment, several pharmacologic and nonpharmacologic interventions have been investigated as treatments for cognitive dysfunction in individuals with MDD. However very few studies of treatments for cognitive function in patients with MDD have been adequate, in terms of sample size and study methods, to guide clinical practice. The best evidence supports the moderate efficacy of some antidepressants, cognitive-behavioral therapy, and exercise. From the Department of Family Medicine, Boston University, Massachusetts (Dr Culpepper); the Department of Mood and Anxiety Disorders, The University of British Columbia, Vancouver, Canada (Dr Lam); and the Mood Disorders Psychopharmacology Unit, University of Toronto, Ontario, Canada (Dr McIntyre). †‹†‹†‹†‹
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».