Cognitive performance in patients with Myasthenia Gravis: an association with glucocorticosteroid use and depression
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the cognitive performance of patients with Myasthenia Gravis (MG) through a cross-sectional study. A battery of cognitive assessments and self-report questionnaires regarding quality of life (QoL), sleep, and depression were applied. The sample consisted of 39 patients diagnosed with MG. The scores showed a predominance of cognitive impairment in the Montreal Cognitive Assessment screening test (MoCA) (66.7%) and in the immediate (59.0%) and recent memory (56.4%) tests. However, after the Poisson regression analysis with robust variance, it was found that patients diagnosed with depression had a prevalence ratio (PR) of 1,887 (CI 1,166‒3,054) for lower MoCA scores, PR=9,533 (CI 1,600‒56,788) for poorer phonemic verbal fluency scores, and PR=12,426 (CI 2,177‒70,931) for the Semantic Verbal Fluency test. Moreover, concerning a decline in short-term memory retention, patients using glucocorticosteroids (GC) and with Beck Depression Inventory scores indicating depression showed PR=11,227 (CI 1,736‒72,604) and PR=0.35 (CI 0.13‒0.904), respectively. No correlation was found between the QoL questionnaire and performance in cognitive tests. We found worse performance in tasks of memory and executive functions in MG patients. These are not associated with the length and severity of the disease. However, a significant prevalence ratio was found for poorer memory performance in patients diagnosed with depression and in those using GC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».