Application of computerized cognitive test battery in major depressive disorder: a narrative literature review.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is a chronic and debilitating relapsing-remitting mood disorder, characterized by psychological, cognitive, and behavioral disturbances. The assessment of cognitive dysfunction in individuals with MDD has increasingly become a topic of concern in recent years. AIMS: To pool and compare the characteristics of various cognition evaluation tools. METHOD: Overview of recent research in application of computerized cognitive test battery in MDD. RESULTS: With recent technological advances in mobile health technologies and the ubiquity of smartphones, the use of traditional tools is no longer sufficient to monitor the dynamic changes of an individual's cognitive performance, which may be influenced by many factors, including, but not limited to, disease course and medications. Computerized tests have many advantages over traditional neuropsychological testing, chiefly in terms of time and cost savings, accurate recording of multiple response components, and the ability to automatically store and compare performance between testing sessions. In the following review, we summarized cognitive impairment characteristics of MDD, introduced traditional assessment tools of cognitive function in MDD, and reviewed the development of the current computerized cognitive test batteries for MDD. The comparisons among cognitive function evaluation tools were also performed. CONCLUSIONS: It is our belief that the improvement of existing novel computerized cognitive test batteries, the development of more comprehensive and easy-to-operate scales, verification techniques and multiple follow-up surveys among large sample populations may provide valuable clues for the evaluation and tracking of cognitive function in individuals with MDD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».