Neuropsychiatric Status of Patients With Multiple Sclerosis Across Disease Duration Intervals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The neuropsychiatric sequelae of multiple sclerosis (MS) are important predictors of morbidity and mortality. The authors examined how symptoms of depression, anxiety, fatigue, subjective cognitive impairment, and objective cognitive dysfunction varied with disease duration. They also explored changes in the use of disease-modifying therapies, psychotropic medications, and psychotherapies in relation to disease duration. METHODS: A retrospective sample of 464 people with MS was stratified into three groups based on disease duration: <5 years (N=129), 5-10 years (N=101), and >10 years (N=234). Symptoms of depression and anxiety were recorded with the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS); fatigue, with the five-item version of the Modified Fatigue Impact Scale (MFIS-5); subjective cognitive impairment, with the five-item version of the Perceived Deficits Questionnaire (PDQ-5); and cognition, with the Minimal Assessment of Cognitive Function in MS (MACFIMS). RESULTS: There were between-group differences in anxiety symptoms (p<0.01) and degree of cognitive impairment (p=0.03), but there were no differences in depressive symptoms, fatigue, or subjective cognitive difficulties. Anxiety was higher during the first 5 years after diagnosis, and cognitive dysfunction was higher when assessed more than 10 years after diagnosis. With longer disease duration, a greater proportion of participants received psychotropic medications (p<0.01), and lower proportions received disease-modifying therapies (p<0.01) or psychotherapies (p<0.01). CONCLUSIONS: Findings indicated that rates of some neuropsychiatric symptoms, such as anxiety and cognitive dysfunction, may shift with disease duration, whereas other symptoms, such as fatigue and depression, may not. These findings highlight the importance of closely monitoring the mental state of people with MS over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».