The Cognitive Profile of Older Adults With Treatment-Resistant Depression: An Analysis of the OPTIMUM Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Major depressive disorder in older adults (late-life depression; LLD) is frequently associated with cognitive impairment, and some deficits (e.g., executive function) have been associated with a higher level of treatment resistance. However, the cognitive profile of treatment-resistant LLD (TR-LLD) has not been characterized. We hypothesized that patients with TR-LLD would show deficits in cognitive function, especially executive function, and that executive function deficits would predict poorer response to pharmacotherapy. DESIGN: Secondary analysis of baseline cognitive data from OPTIMUM, a multicenter RCT evaluating pharmacotherapy strategies for TR-LLD. SETTING: Five outpatient academic medical centers (4 US, 1 Canada). PARTICIPANTS: About 369 participants aged 60 and older from the OPTIMUM study. MEASUREMENTS: Baseline scores on individual tasks and composite scores from the NIH Toolbox-Cognition Battery were transformed into demographically-adjusted T-scores and compared to published norms. Impairments in the set shifting and inhibitory control tasks were investigated as predictors of depressive symptom change following treatment using ANCOVA models. RESULTS: Participants had low performance on tasks evaluating inhibitory control, processing speed, verbal/nonverbal memory, and the fluid composite, but normative performance on working memory and set shifting. Participants had high estimated premorbid IQ (superior Performance on oral reading recognition). Age and physical comorbidity negatively associated with processing speed. Impairments in set shifting predicted less improvement in depressive symptoms; impairments in inhibitory control did not. CONCLUSIONS: Participants with TR-LLD presented with broad cognitive deficits relative to healthy norms. Given poorer outcomes following standard pharmacotherapy associated with impaired set shifting, future research needs to identify alternative treatment strategies.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».