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Enregistrement W4382399367 · doi:10.9734/indj/2023/v20i1387

Neurocognitive Impairment in Patients with HIV and Depression in Nigeria

2023· article· en· W4382399367 sur OpenAlexaff
Murtala Umar, Zaharaddeen G. Habib, Usman M. Umar, Ahmad M. Yakasai, Kawther I. Inuwa, Auwal Salihu, Maryam A. Habib, Sumayya I. Inuwa, Mustapha I. Gudaji, Shakirah D. Owoloabi, Abubakar Sulaiman Baguda, Aminu Abdullahi Taura, Chika N. Aghukwa, Ahmad M. Abubakar, Zaiyad Garba Habib, Fawaz Babandi

Notice bibliographique

RevueInternational Neuropsychiatric Disease Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveDepression (economics)MedicineNeuropsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Cognitive impairmentPsychiatryClinical psychologyCognitionImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV has been associated with neurocognitive impairment which may be due to the direct effect of the virus, indirect effect or due to medications side effects or due to a combination of factors. HIV and depression have been shown separately to have neurocognitive deficits. Aim: Determine the prevalence of NCI and factors associated with it among depressed and non-depressed patients with HIV on combined antiretroviral treatment (cART). Methodology. A descriptive comparative cross-sectional study was conducted among People living with HIV (PLHIV) at Aminu Kano Teaching Hospital in Kano State, northern Nigeria. Participants were grouped into HIV with depression and HIV without depression groups based on current diagnosis using the depression module of the MINI International Neuropsychiatric Interview (MINI)-7th edition. A multi-domain neuropsychological battery (MDNPT) of 5 tests (assessed 5 cognitive domains) was used to diagnose Neurocognitive impairment. Results: Fifty-seven percent of the study sample were females, and the mean age of the participants was 37.54 (±10.04) years with an age range of 18-65 years. The prevalence of NCI was 74% among the depressed 68.3% among the non-depressed group (p=0.484). Years of education and IHDS score were significantly associated with NCI in the depressed group (p < 0.05 respectively). While among the non-depressed group, Years of education, average monthly income and IHDS score were significantly associated with NCI (p < 0.05 respectively). Conclusion: Neurocognitive impairment occurs in HIV-positive patients but is worsened by a depressive disorder. There is a need to adequately assess and treat HIV patients with depression. Treatment may improve neurocognitive impairment in depressed HIV patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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