Changes of adrenocorticotropic hormone rhythm and cortisol circadian rhythm in patients with depression complicated with anxiety and their effects on the psychological state of patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This work was to explore the rhythm of adrenocorticotropic hormone (ACTH) and cortisol in patients with depression and anxiety and their effects on mental state. In this work, with depression complicated with anxiety patients as the A-MDD group (n= 21), and depression without anxiety symptoms as the NA-MDD group (n= 21). Firstly, data features were extracted according to the electroencephalo-graph (EEG) data of different patients, and a DR model was constructed for diagnosis. The Hamilton Depression Scale 24 (HAMD-24) was employed to evaluate the severity, and the ACTH and cortisol levels were detected and compared for patients in the A-MDD group and NA-MDD group. In addition, the psychological status of the patients was assessed using the Toronto Alexithymia Scale (TAS). As a result, the AI-based DR model showed a high recognition accuracy for depression. The HAMD-24 score in the A-MDD group (31.81 ± 5.39 points) was statistically higher than the score in the NA-MDD group (25.25 ± 5.02 points) (P< 0.05). No visible difference was found in ACTH levels of patients in different groups (P> 0.05). The incidence of cortisol rhythm disorder (CRD) in the A-MDD group was much higher (P< 0.05). The differences in TAS scores between the two groups were significantly statistically significant (P< 0.01). In conclusion, the AI-based DR Model achieves a more accurate identification of depression; depression with or without anxiety has different effects on the mental state of patients. CRD may be one of the biological markers of depression combined with anxiety.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».