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Enregistrement W4385659891 · doi:10.1192/j.eurpsy.2023.416

Comparing the distribution of neuropsychiatric symptoms among individuals with depression and mild cognitive impairment

2023· article· en· W4385659891 sur OpenAlexaffabout
Alvin Keng, Daniel Kapustin, Clement Ma, Kathleen Bingham, Corinne E. Fischer, L. Mah, Damien Gallagher, Meryl A. Butters, Christopher R. Bowie, Aristotle N. Voineskos, Ariel Graff, Alastair J. Flint, Nathan Herrmann, Bruce G. Pollock, Benoit H. Mulsant, Tarek K. Rajji, Sanjeev Kumar

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkCentre for Addiction and Mental HealthBaycrest HospitalSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyMajor depressive disorderDepression (economics)DementiaNeurocognitivePsychologyPsychiatryClinical psychologyDisinhibitionCognitionMedicineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Neuropsychiatric symptoms (NPS) are common during the course of neurocognitive disorders. NPS have been previously reported in early and late stages of Alzheimer’s Disease. However, our understanding of NPS in high-risk states for dementia such as mild cognitive impairment (MCI) and major depressive disorder (MDD) is poor. Objectives To compare the frequency and factor structure of neuropsychiatric symptoms among individuals with Mild Cognitive Impairment (MCI), Major Depressive Disorder (MDD) in remission, and comorbid MCI and MDD (in remission) (MCI-D). Methods We used baseline data from the Prevention of Alzheimer’s Dementia with Cognitive Remediation Plus Transcranial Direct Current Stimulation in Mild Cognitive Impairment and Depression (PACt-MD) study, a multicenter trial across five academic sites in Toronto, Canada (clinical trial No. NCT0238667). We used ANOVA or χ2-test to compare frequency of NPS across groups. We used factor analysis of Neuropsychiatric Inventory Questionnaire (NPI-Q) items in the three groups. Results We included 374 participants with a mean age of 72.0 years (SD = 6.3). In the overall sample, at least one NPS was present in 64.2% participants, and 36.1 % had at least moderate severity NPS (36.1%). Depression (54%, χ2 < 0.001) and apathy (28.7%, χ2=0.002) were more prevalent in the MCI-D group as compared to MCI and MDD groups. In factor analysis, NPS grouped differently in MCI, MDD, and MCI-D groups. A “psychotic” subgroup emerged among MCI and MCI-D, but not in MDD. Night-time behaviors and disinhibition grouped differently across all three groups. Conclusions Prevalence of NPS seems higher in persons with MCI-D as compared to those with only MCI or MDD. The factor structure of NPS differed between MCI, MDD, and MCI-D groups. Future studies should investigate the association of NPS factors with cognition, function, and illness biomarkers. Disclosure of Interest None Declared

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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