Characterizing, Assessing, and Treating Cognitive Dysfunction in Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
LEARNING OBJECTIVES: After participating in this activity, learners should be better able to:• Characterize cognitive dysfunction in patients with major depressive disorder.• Evaluate approaches to treating cognitive dysfunction in patients with major depressive disorder. ABSTRACT: Cognitive dysfunction is a core psychopathological domain in major depressive disorder (MDD) and is no longer considered to be a pseudo-specific phenomenon. Cognitive dysfunction in MDD is a principal determinant of patient-reported outcomes, which, hitherto, have been insufficiently targeted with existing multimodal treatments for MDD. The neural structures and substructures subserving cognitive function in MDD overlap with, yet are discrete from, those subserving emotion processing and affect regulation. Several modifiable factors influence the presence and extent of cognitive dysfunction in MDD, including clinical features (e.g., episode frequency and illness duration), comorbidity (e.g., obesity and diabetes), and iatrogenic artefact. Screening and measurement tools that comport with the clinical ecosystem are available to detect and measure cognitive function in MDD. Notwithstanding the availability of select antidepressants capable of exerting procognitive effects, most have not been sufficiently studied or rigorously evaluated. Promising pharmacological avenues, as well as psychosocial, behavioral, chronotherapeutic, and complementary alternative approaches, are currently being investigated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».