What is normal cognition in depression? Prevalence and functional correlates of normative versus idiographic cognitive impairment.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Traditional neuropsychological assessment methods identify a subpopulation of individuals with Major Depressive Disorder (MDD) who demonstrate cognitive functioning below population norms. An even larger proportion of those with MDD self-report problems with cognition that interfere with daily roles and responsibilities. We aim to test whether an intraindividual deviation of cognitive functioning relative to premorbid estimates (idiographic impairment) may better characterize challenges for functional recovery in MDD. METHOD: Adult participants with MDD (N = 111) who completed a baseline neuropsychological assessment battery for a cognitive remediation trial were used in analyses. We compared the frequency of cognitive impairment using the normative and idiographic approaches and examined how these indexes related to observed functioning, perceived functioning, and depression severity. RESULTS: While only 25% of the sample would be classified as cognitively impaired on a composite measure according to normative comparison standards, 62.2% of this group were classified as idiographically impaired using a conservative cut-off of at least 1 SD deviation below premorbid estimates. Idiographic cognitive impairment shared a stronger inverse relationship with perceived functional competence than normative cognitive impairment. Depressive symptoms did not significantly correlate with both normative and idiographic impairment. CONCLUSIONS: In MDD, reliance on assessment of contemporary cognitive functioning might underestimate rates of those who could be considered cognitively impaired. Consideration of idiographic impairment may help explain gaps between normatively defined cognitive ability with subjective complaints and disability in MDD. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».