Low hedonic tone and attention-deficit hyperactivity disorder: risk factors for treatment resistance in depressed adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: The burdens imposed by treatment-resistant depression (TRD) necessitate the identification of predictive factors that may improve patient treatment and outcomes. Because depression and attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) are frequently comorbid and share a complex relationship, we hypothesized that ADHD may be a predictive factor for the diagnosis of TRD. This exploratory study aimed to determine the percentage of undetected ADHD in those with TRD and evaluate factors associated with treatment resistance and undetected ADHD in depressed patients. Subjects and methods: Adults referred (n=160) for psychiatric consultation completed a structured interview (MINI Plus, Mini International Neuropsychiatric Interview Plus) to assess the presence of psychiatric disorders. Results: TRD was significantly associated with the number of diagnoses ( P <0.001), past ( P <0.001) and present medications ( P <0.001), chronic anhedonia ( P =0.013), and suicide ideation ( P =0.008). Undetected ADHD was present in 34% of TRD patients. The number of referral diagnoses ( P <0.001), failed medications ( P =0.002), and past selective serotonin reuptake inhibitor failures ( P =0.035) were predictive of undetected ADHD in TRD. Conclusion: Undetected ADHD may be more prevalent among TRD patients than previously thought. In addition, TRD patients are more likely to present with psychiatric comorbidity than non-TRD patients. Screening patients with depression for the presence of ADHD and chronic anhedonia/low hedonic tone may help identify patients with TRD and undetected ADHD and improve treatment outcomes. Keywords: anhedonia, catecholamine, suicide, dopamine, attention, drug response
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».