The magnitude of neurocognitive impairment is overestimated in depression: the role of motivation, debilitating momentary influences, and the overreliance on mean differences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meta-analyses agree that depression is characterized by neurocognitive dysfunctions relative to nonclinical controls. These deficits allegedly stem from impairments in functionally corresponding brain areas. Increasingly, studies suggest that some performance deficits are in part caused by negative task-taking attitudes such as poor motivation or the presence of distracting symptoms. A pilot study confirmed that these factors mediate neurocognitive deficits in depression. The validity of these results is however questionable given they were based solely on self-report measures. The present study addresses this caveat by having examiners assess influences during a neurocognitive examination, which were concurrently tested for their predictive value on performance. METHODS: Thirty-three patients with depression and 36 healthy controls were assessed on a battery of neurocognitive tests. The examiner completed the Impact on Performance Scale, a questionnaire evaluating mediating influences that may impact performance. RESULTS: On average, patients performed worse than controls at a large effect size. When the total score of the Impact on Performance Scale was accounted for by mediation analysis and analyses of covariance, group differences were reduced to a medium effect size. A total of 30% of patients showed impairments of at least one standard deviation below the mean. CONCLUSIONS: This study confirms that neurocognitive impairment in depression is likely overestimated; future studies should consider fair test-taking conditions. We advise researchers to report percentages of patients showing performance deficits rather than relying solely on overall group differences. This prevents fostering the impression that the majority of patients exert deficits, when in fact deficits are only true for a subgroup.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».