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Enregistrement W2901954088 · doi:10.1017/s1092852918001207

Cognitive impairment in major depressive disorder

2018· review· en· W2901954088 sur OpenAlexaff
Zihang Pan, Caroline Park, Elisa Brietzke, Hannah Zuckerman, Carola Rong, Rodrigo B. Mansur, Dominika Fus, Mehala Subramaniapillai, Yena Lee, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMajor depressive disorderPsychologyMoodWorking memoryPsychosocialExecutive functionsClinical psychologyQuality of life (healthcare)Mood disordersExecutive dysfunctionPsychiatryMedicineAnxietyPsychotherapistNeuropsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive dysfunction is a symptomatic domain identified across many mental disorders. Cognitive deficits in individuals with major depressive disorder (MDD) contribute significantly to occupational and functional disability. Notably, cognitive subdomains such as learning and memory, executive functioning, processing speed, and attention and concentration are significantly impaired during, and between, episodes in individuals with MDD. Most antidepressants have not been developed and/or evaluated for their ability to directly and independently ameliorate cognitive deficits. Multiple interacting neurobiological mechanisms (eg, neuroinflammation) are implicated as subserving cognitive deficits in MDD. A testable hypothesis, with preliminary support, posits that improving performance across cognitive domains in individuals with MDD may improve psychosocial function, workplace function, quality of life, and other patient-reported outcomes, independent of effects on core mood symptoms. Herein we aim to (1) provide a rationale for prioritizing cognitive deficits as a therapeutic target, (2) briefly discuss the neurobiological substrates subserving cognitive dysfunction, and (3) provide an update on current and future treatment avenues.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations304
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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