Major Depressive Disorder as a risk factor of neuropsychiatric symptoms in normal and pathological aging, and associations with cognitive performances
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The diagnosis of Major Depressive Disorder (MDD) is based on the DSM-V criteria and is established by a clinician. It allows quantifying depression based on clinical criteria. As such, MDD differs from other types of depressions quantified based on subjective scales. Here, we evaluated the MDD risk factor on other neuropsychiatric symptoms (NPS) as well as MDD association with cognitive performance in Alzheimer’s disease (AD), Mild Cognitive Impairment (MCI) and Healthy Controls (CH). Participants Data of 208 patients with AD, 291 patients with MCI and 647 HC was extracted from the National Alzheimer’s Coordinating Center database. Each included participant was assessed by a physician for the MDD criteria, underwent an evaluation of NPS using the NeuroPsychiatric Inventory, and a comprehensive cognitive assessment. Participants were classified in those with- and without MDD. We performed logistic regression and a MANCOVA models respectively with NPS and cognitive performance as variables of interest and MDD as fixed factors within each group. The MANCOVA was controlled for the effects of age, sex, and education. Results MDD increased the risk for psychotic, affective and behavioral NPS in MCI, and affective/behavioral NPS in CH and AD. Also, MCI with MDD had lower performance on selective attention and mental flexibility. Conclusions MDD seems to increase the probability for a higher prevalence of NPS in all groups (CN, MCI and AD). This might suggest that early treatment of MDD could impact future neuropsychiatric symptomatology and cognitive performance.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».