Exploring the clinical characteristics and etiological factors of comorbid major depressive disorder and social anxiety disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The comorbidity between the major depressive disorder (MDD) and the social anxiety disorder (SAD) is significantly prevalent, necessitating a nuanced understanding of their overlapping clinical characteristics and shared etiological factors, including inflammatory biomarkers. To address this, we conducted a cross-sectional study from December 2021 to June 2022, encompassing 204 outpatients diagnosed with MDD-SAD comorbidity. We employed various psychometric assessments, such as the Beck Depression Inventory (BDI), Beck Anxiety Inventory (BAI), Childhood Trauma Questionnaire (CTQ-28), Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Liebowitz Social Anxiety Scale (LSAS). Additionally, we analyzed inflammatory biomarkers including the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), neutrophil-to-lymphocyte platelet ratio (NLPR), systemic inflammation index (SII), and the systemic inflammation response index (SIRI). Our findings accentuated that patients primarily diagnosed with MDD exhibited elevated levels of certain inflammatory biomarkers. They reported more severe and atypical depressive symptoms (75.7% vs 58.5%; P = 0.010) and had significantly higher CTQ-28 subscale scores (P < 0.05). Our study unveils a complex relationship between MDD and SAD, with significant disparities in the symptom severity and inflammatory biomarker levels, thereby establishing a compelling case for dual-diagnosis treatment approaches. It elucidates the critical role of inflammation in the comorbidity of MDD and SAD, marking a pioneering step towards more comprehensive and holistic patient care strategies. These insights could potentially revolutionize therapeutic approaches in psychiatric care, promising significantly improved outcomes through early detection and integrated intervention strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle