Contributors of Functional Impairment in Major Depressive Disorder: a Biopsychosocial Approach
Notice bibliographique
Résumé
This narrative review summarizes the current evidence regarding functional impairment in MDD and the factors contributing to it. Major depressive disorder (MDD) is a leading cause of disability and is associated with substantial economic burden, largely due to the functional impairment common among MDD patients. Despite the prevalence of functional impairment in MDD, it has not typically been investigated as a primary treatment outcome in MDD until recently, as treatment studies have largely focused on symptoms. Notably, studies consistently demonstrate the divergent trajectories of improvement of depression symptoms and functional impairment. Furthermore, the most consistent findings point to MDD symptom severity, cognitive deficits, sleep, fatigue, low energy, and social isolation as key contributors to functional outcomes in MDD. There is currently a paucity of data regarding neurobiological mechanisms of functional impairment. The findings from published literature are organized into a proposed working biopsychosocial model of functional impairment in MDD that highlights the strengths and existing research gaps in the field. The implications of these findings on depression treatment strategies are also discussed. Our proposed biopsychosocial model of functioning in depression may serve to define an individual’s “functional impairment profile,” which can be used to identify targeted and personalized treatments for depression, and lead to improved outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».