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Enregistrement W2911124852 · doi:10.4172/neuropsychiatry.1000516

Epi-Aortic Trunk Evaluation in Elderly Patients with and Without Depression: A Cross-Sectional Study

2018· article· en· W2911124852 sur OpenAlexaboutno aff
Grazia D Onofrio, Maria Grazia Longo, Michele Antonio Pacilli, Daniele Sancarlo, Mariangela Pia Dagostino, Davide Seripa, Michele Lauriola, † Le, ro Cascavilla, Francesco Paris, Filomena Addante, Antonio Mangiacotti, ra Mastroianno, Giuseppe Di Stolfo, Vincenzo Inchingolo, Maurizio Leone, Aldo Russo, Antonio Greco

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineDepression (economics)Montreal Cognitive AssessmentCardiologyGeriatric Depression ScaleHyperintensityMini–Mental State ExaminationLate life depressionActivities of daily livingCognitive impairmentCognitionPhysical therapyDiseaseDepressive symptomsRadiologyMagnetic resonance imagingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In older patients depression and atherosclerosis can occur. The aim of the present study was to determine whether late-life depression (LLD) is associated with presence of carotid atherosclerosis, and to assess the direct proportionality between carotid atherosclerosis and depression severity. Methods: 456 patients [333 with LLD and 123 without LLD (noLLD)] attending the Ageing Evaluation Unit and Vascular disease Evaluation Unit were recruited. All patients were assessed by a standardized Comprehensive Geriatric Assessment (CGA), Mini Mental State Examination (MMSE), Clock Drawing Test (CDT), Frontal Assessment Battery (FAB), and Hamilton Rating Scale for Depression – 21 items (HDRS-21). All patients had made a B-Mode Ultrasound scan and Color Doppler ultrasound scan of the epi-aortic trunks. Results: LLD patients showed significantly a higher grade of cognitive impairment (MMSE:p=0.003), a major impairment in any CGA domains (ADL:p<0.0001; IADL:p<0.0001; MNA:p<0.0001; ESS:p<0.0001; social support network distribution: p=0.017), and more frequent white matter lesions (WMLs:p<0.0001) than noLLD patients. Very severe LLD patients had a higher grade of cognitive impairment (MMSE:p=0.009; FAB:p=0.026; CDT:p=0.006), and a major impairment in any CGA domains (ADL:p=0.006; IADL:p=0.001; MNA:p<0.0001; ESS:p=0.003). WMLs were more frequent in Severe and Very severe LLD patients (p<0.0001). The patients with atherosclerosis were mainly more depressed (p<0.0001), smokers (p=0.002) and with WMLs (p=0.001) than patient without atherosclerosis. Patients with LLD demonstrated significantly a higher frequency in Moderate-severe atherosclerosis (p<0.0001). The severity of LLD seems increasing progressively in patients with Mild and Moderate-severe atherosclerosis, showing that the patients with Very severe LLD were significantly more frequent in Moderate-severe atherosclerosis (p=0.002). Conclusions: Subjects with atherosclerosis were more likely to be depressed. Moreover the severity of LLD seems increasing progressively in patients with Mild and Moderate-severe atherosclerosis.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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