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Enregistrement W4328110099 · doi:10.1016/j.msard.2023.104630

Cognitive impairment, fatigue and depression in multiple sclerosis: Is there a difference between benign and non-benign MS?

2023· article· en· W4328110099 sur OpenAlexaff
Hans Bogaardt, Daniel Golan, Marissa A. Barrera, Stacie Attrill, Olivia Kaczmarek, Myassar Zarif, Barbara Bumstead, Marijean Buhse, Jeffrey Wilken, Glen M. Doniger, Laura M. Hancock, Iris‐Katharina Penner, June Halper, Sarah A. Morrow, Thomas J. Covey, Mark Gudesblatt

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisExpanded Disability Status ScaleDepression (economics)MedicineCognitionAnxietyPhysical therapyBeck Depression InventoryPhysical medicine and rehabilitationAudiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Multiple Sclerosis (MS) is a chronic inflammatory and degenerative disease of the central nervous system (CNS). The severity of disability in people with MS (PwMS) is generally measured with the Expanded Disability Status Scale (EDSS). A variant of MS known as 'benign MS' (BMS) has been defined as an EDSS score of 3 or lower, combined with a disease duration of 10 years or longer; however, there is disagreement in the field about whether BMS really exists. Given that the EDSS does not capture cognitive issues, communication dysfunction, fatigue, depression, or anxiety properly, its ability to accurately represent disability in all PwMS, including BMS, remains questionable. METHODS: In this study, 141 persons with BMS (PwBMS) were included, consisting of 115 females (82%) and 26 males (18%) with a mean age of 50.8 (±8.68). A computerized test battery (NeuroTrax®) was used to assess cognition, covering seven cognitive domains (memory, executive function, visual-spatial processing, verbal function, attention, information processing, and motor skills). Fatigue was measured using the Fatigue Severity Scale (FSS). The Beck Depression Inventory (BDI) was used to assess symptoms of depression. Cognitive impairment was defined for this study as when someone has a score lower than 85 in at least two subdomains of the cognitive test battery. Rates of impairment were compared to 158 persons with non-benign MS (PwNBMS; with a disease duration of 10 years and longer and an EDSS score higher than 3) and 487 PwMS with a disease duration of fewer than 10 years. RESULTS: Cognitive impairment was found in 38% of PwBMS and in 66% of PwNBMS (p<0.001). In PwBMS, the lowest rate of impairment was found in the verbal function domain (18%) and the highest rate of impairment in the domain of information processing (32%). Fatigue and depression were found in 78% and 55% of all PwBMS, with no difference in these rates between PwBMS and PwNBMS (p = 0.787 and p = 0.316 resp.) CONCLUSION: Cognitive impairment, fatigue and depression are common among people with an EDSS-based definition of benign MS. These aspects should be incorporated into a new and better definition of truly benign MS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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