Study of cognitive impairment in depression
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Cognitive impairment is frequently observed in patients suffering from depression. Cognitive dysfunction play a critical role in increasing the individual’s vulnerability for the first onset, maintenance and future recurrence of depressive episodes. Objectives The objectiv was to assess the cognitive impairment in patient with depressive episode. Methods A cross sectional, hospital based study was conducted among 100 patients with depressive episodes diagnosed by International Classification of Diseases - 10 visiting outpatient and inpatient in Department of Psychiatry of Manipal Teaching Hospital, Pokhara, Nepal. The subjects were interviewed with Beck’s depression inventory, Perceived deficient questionnaire, Frontal assessment battery, Trail making test A and B and Forward and Backward Digit Span test. For the assessment of correlates, regression analyses were done using SPSS v 20.0. Results The mean age of the participants was 32.47 years (SD±12.25), majority were female, married, Hindu and from urban population. Higher number of respondent were student. Most of them were educated till intermediate level and belonged to middle socioeconomic class family. Different domain of cognitive function according to severity of depression was found to be statistically significant (p<0.05). This study also found that age, sex, education, medication use and Becks depression inventory score predicted the cognitive function. Conclusions Cognitive impairment is not ucommon among patient with depressive episodes. The impairment is not only seen in severe cases but also in mild to moderate cases. The assessment of cognitive deficits should be the regular part of the assessment in depressive patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».