The influence of major depressive disorders on neurocognitive function among adults living with HIV/AIDS in a regional referral hospital in Dodoma, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the influence of major depressive disorders (MDD) on the cognitive function of adults living with HIV and the prevalence of neurocognitive impairment and major depressive disorders. METHODS: The study was a cross-sectional design conducted in a referral hospital in Dodoma region central Tanzania, with a sample of 397 participants attained through systematic sampling. Neurocognitive impairment was assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA), while MDD was assessed using Mini International Neuropsychiatric Interview (M.I.N.I). Two-sample independent t-tests were done to compute the significance of the mean change of MoCA score between those with or without MDD. Univariate and multivariate ordinal logistic regression models were computed to determine the association between MDD and neurocognitive impairment across all cognitive domains. RESULTS: Of 397 recruited participants, 266 (66.00%) met the criteria for neurocognitive disorder and 22 (5.51%) had major depressive disorder. Participants with MDD performed significantly poorer on cognitive testing than those without MDD (mean difference = 3.74, p-value = 0.0009). Under univariate ordinal regression, impairments in the particular domains of visuospatial-executive function, attention, language, abstraction and orientation were significantly associated with MDD and abstraction (AOR: 3.922, 95% CI: 1.546-9.947, p = 0.0004) remained significant under multivariable regression. CONCLUSION: Major depressive disorder may negatively influence neurocognitive performance in both severity and pattern of presentation. Routine screening for depressive symptoms in HIV care can be beneficial for the overall patient's outcome. Systematic and well-designed studies in the area are crucial for understanding the interaction of neuropsychiatric disorders in the HIV population.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».