Heterogeneity of Cognition in Older Adults with Remitted Major Depressive Disorder: A Latent Profile Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify data-driven cognitive profiles in older adults with remitted major depressive disorder (rMDD) with or without mild cognitive impairment (MCI) and examine how the profiles differ regarding demographic, clinical, and neuroimaging measures. DESIGN: Secondary cross-sectional analysis using latent profile analysis. SETTING: Multisite clinical trial in Toronto, Canada. PARTICIPANTS: One hundred seventy-eight participants who met DSM-5 criteria for rMDD without MCI (rMDD-MCI; n = 60) or with MCI (rMDD + MCI; n = 118). MEASUREMENTS: Demographic, clinical, neuroimaging measures, and domain scores from a neuropsychological battery assessing verbal memory, visuospatial memory, processing speed, working memory, language, and executive function. RESULTS: We identified three latent profiles: Profile 1 (poor cognition; n = 75, 42.1%), Profile 2 (intermediate cognition; n = 75, 42.1%), and Profile 3 (normal cognition; n = 28, 15.7%). Compared to participants with Profile 3, those with Profile 1 or 2 were older, had lower education, experienced a greater burden of medical comorbidities, and were more likely to have MCI. The profiles did not differ on the severity of residual symptoms, age of onset of rMDD, number of depressive episodes, psychotropic medication, cerebrovascular risk, ApoE4 carrier status, or family history of depression, dementia, or Alzheimer's disease. The profiles differed in cortical thickness of 15 regions, with the most prominent effects for left precentral and pars opercularis, and right inferior parietal and supramarginal. CONCLUSION: Older patients with rMDD can be grouped cross-sectionally based on data-driven cognitive profiles that differ from the absence or presence of a diagnosis of MCI. Future research should determine the differential risk for dementia of these data-driven subgroups.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».