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Enregistrement W4319262254 · doi:10.1002/gps.5882

Distinguishing apathy from depression: A review differentiating the behavioral, neuroanatomic, and treatment‐related aspects of apathy from depression in neurocognitive disorders

2023· review· en· W4319262254 sur OpenAlexaff
Krista L. Lanctôt, Zahinoor Ismail, Kritleen K. Bawa, Jeffrey L. Cummings, Masud Husain, Moyra E. Mortby, Philippe Robert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHealth Sciences CentreUniversity of TorontoOntario Brain InstituteSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on AgingCerevel Therapeutics
Mots-clésApathyNeurocognitiveDepression (economics)PsychologyPsychiatryClinical psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This narrative review describes the clinical features of apathy and depression in individuals with neurocognitive disorders (NCDs), with the goal of differentiating the two syndromes on the basis of clinical presentation, diagnostic criteria, neuropathological features, and contrasting responses to treatments. METHODS: Literature was identified using PubMed, with search terms to capture medical conditions of interest; additional references were also included based on our collective experience and knowledge of the literature. RESULTS: Evidence from current literature supports the distinction between the two disorders; apathy and depression occur with varying prevalence in individuals with NCDs, pose different risks of progression to dementia, and have distinct, if overlapping, neurobiological underpinnings. Although apathy is a distinct neuropsychiatric syndrome, distinguishing apathy from depression can be challenging, as both conditions may occur concurrently and share several overlapping features. Apathy is associated with unfavorable outcomes, especially those with neurodegenerative etiologies (e.g., Alzheimer's disease) and is associated with an increased burden for both patients and caregivers. Diagnosing apathy is important not only to serve as the basis for appropriate treatment, but also for the development of novel targeted interventions for this condition. Although there are currently no approved pharmacologic treatments for apathy, the research described in this review supports apathy as a distinct neuropsychiatric condition that warrants specific treatments aimed at alleviating patient disability. CONCLUSIONS: Despite differences between these disorders, both apathy and depression pose significant challenges to patients, their families, and caregivers; better diagnostics are needed to develop more tailored treatment and support.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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