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Enregistrement W4367317909 · doi:10.3389/fncel.2023.1130938

The comorbidity of depression and neurocognitive disorder in persons with HIV infection: call for investigation and treatment

2023· article· en· W4367317909 sur OpenAlexaff
Karl Goodkin, Teresa H. Evering, Albert M. Anderson, Ann Ragin, Cynthia L. Monaco, Christina Gavegnano, Ryan Avery, Sean B. Rourke, Lucette A. Cysique, Bruce J. Brew

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Health and Medical Research CouncilNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésNeurocognitiveComorbidityDepression (economics)Human immunodeficiency virus (HIV)PsychiatryPsychologyClinical psychologyMedicineCognitionVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depression and neurocognitive disorder continue to be the major neuropsychiatric disorders affecting persons with HIV (PWH). The prevalence of major depressive disorder is two to fourfold higher among PWH than the general population (∼6.7%). Prevalence estimates of neurocognitive disorder among PWH range from 25 to over 47% - depending upon the definition used (which is currently evolving), the size of the test battery employed, and the demographic and HIV disease characteristics of the participants included, such as age range and sex distribution. Both major depressive disorder and neurocognitive disorder also result in substantial morbidity and premature mortality. However, though anticipated to be relatively common, the comorbidity of these two disorders in PWH has not been formally studied. This is partly due to the clinical overlap of the neurocognitive symptoms of these two disorders. Both also share neurobehavioral aspects - particularly apathy - as well as an increased risk for non-adherence to antiretroviral therapy. Shared pathophysiological mechanisms potentially explain these intersecting phenotypes, including neuroinflammatory, vascular, and microbiomic, as well as neuroendocrine/neurotransmitter dynamic mechanisms. Treatment of either disorder affects the other with respect to symptom reduction as well as medication toxicity. We present a unified model for the comorbidity based upon deficits in dopaminergic transmission that occur in both major depressive disorder and HIV-associated neurocognitive disorder. Specific treatments for the comorbidity that decrease neuroinflammation and/or restore associated deficits in dopaminergic transmission may be indicated and merit study.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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