Prevalence of depression, and subclinical cognitive deficit in patient of SLE: A study from a tertiary health care centre (P9-5.022)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Aim: This study aims to determine the prevalence of cognitive deficits in systemic lupus erythematosus (SLE) patients SLE Background: Introduction: Significant number of systemic Lupus Erythematosus (SLE) patients have cognitive impairment and depression, which may or may not be part of Neuropsychiatric SLE. They may be clinical or subclinical, and their prevalence varies according to the tool used. Current literature on its prevalence lacks clarity, especially in the Indian community. Design/Methods: Material and Method: It is a Cross-sectional study. All SLE patients (SLICC criteria) attending the outpatient clinic were evaluated with Hamilton Rating Scale for Depression (HRSD) and Mini-mental state examination (MMSE). Results: 250 patients of SLE attending an OPD clinic of a tertiary care hospital were evaluated. Based on Hamilton Rating Scale for Depression (HRSD), 89.6% of patients were depressed to some extent. Depression was mild in 43% of patients, moderate in 32.6 %, and severe in 14.8%. Based on mini-mental status examination scores, some cognitive impairment was found in 21.6 % of patients. Cognitive impairment was mild in 18.8% and moderate in 2.8 %, while none had severe. Conclusions: Some amount of depression is found in almost every SLE patient, and about half have moderate to severe depression that may require treatment. One-fifth of SLE patients may have a cognitive impairment, and widespread use of diagnostic tools may help in early recognition. Disclosure: Dr. Ramteke has nothing to disclose. Dr. Ramteke has nothing to disclose.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».