Anxiety and depression affect performance on the symbol digit modalities test over time in MS and other immune disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Longitudinal studies assessing depression and anxiety effects on cognition in multiple sclerosis (MS) are limited. Objective: We tested whether within-person fluctuations in symptoms of depression or anxiety over time affect cognition in persons with MS, inflammatory bowel disease (IBD), rheumatoid arthritis (RA), and a lifetime history of depression/anxiety disorders (DEP/ANX) but without an immune-mediated inflammatory diseases (IMID). Methods: We followed participants (MS: 255, IBD: 247, RA: 154, and DEP/ANX: 306) for 3 years. Annually, they completed the hospital anxiety and depression scale (HADS) and cognitive tests including the symbol digit modalities test (SDMT). We evaluated associations of elevated symptoms (scores ⩾ 11) of anxiety (HADS-A) and depression (HADS-D) with SDMT z-scores using multivariable linear models—estimating between-person and within-person effects. Results: Participants with MS performed worse on the SDMT than participants in the DEP/ANX cohort (β = −0.68; 95% CI: −0.88, −0.48). Participants with elevated HADS-A scores performed worse on the SDMT than those without elevated scores (β = −0.43; 95% CI: −0.65, −0.21), particularly those with RA. Time-varying within-person elevations in depressive symptoms were associated with worse SDMT performance (β = −0.12; 95% CI: −0.21, −0.021). Conclusions: Across persons, elevated symptoms of anxiety adversely affected information processing. Elevated symptoms of depression within-persons over time were associated with declines in information processing speed.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».