Executive Function Predicts Antidepressant Treatment Noncompletion in Late-Life Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether executive function (EF) is associated with nonremission and noncompletion of antidepressant pharmacotherapy in older adults with depression. DESIGN: In this prospective study (July 2009 to May 2014), older adults (aged ≥ 60 years; n = 468) with a DSM-IV-defined major depressive episode diagnosed via structured interview received 12 weeks of venlafaxine extended release with the goal of achieving remission. A hypothesis was made that worse baseline EF would predict both nonremission and noncompletion (primary outcomes). Treatment-related factors, including side effects and nonadherence, were also studied. METHODS: Baseline EF, including response inhibition and set-shifting, was assessed with subtests of the Delis-Kaplan Executive Function System and the semantic fluency subtest of the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS). Attention, immediate memory, delayed memory, visuospatial ability, and global cognition were also assessed with the RBANS. RESULTS: Of 468 participants, 96 (21%) failed to complete the treatment trial, 191 (41%) completed and remitted, and 181 (39%) completed and did not remit. Univariate analyses indicated that some EFs (set-shifting and semantic fluency) and other cognitive variables (attention, immediate memory, visuospatial ability, and global cognition) predicted treatment noncompletion, whereas no cognitive variables predicted nonremission. In a multivariate logistic regression model, semantic fluency (P = .003), comorbid medical burden (P < .001), and early nonadherence (P < .001) were significant predictors of treatment noncompletion. CONCLUSIONS: Poorer EF predicted treatment noncompletion. These findings suggest that EFs of initiation and set maintenance (examined by the semantic fluency task) may allow depressed elderly individuals to engage and stay in treatment. Identification of those at risk for noncompletion may help implementation strategies for personalized care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier: NCT00892047.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».