Associative Memory and Memory Complaints in People with First Episode of Depression: Use of the Face-Name Associative Memory Exam (FNAME)
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) can lead to cognitive dysfunction. The objective is to assess associative episodic memory and subjective memory complaints in daily life in people with a first episode of depression (FED). Analytical observational design. Fifteen patients with FED mean age 50.20 (8.04) years and 15 healthy control (HCtrl) mean age 45.07 (8.64) years participants, both middle-aged adults, were assessed. The recruitment was from Mental Health Units in Mallorca, and this lasted between March 2021 to October 2022. DSM-5® diagnostic criteria and the Interna-tional Neuropsychiatric Interview (MINI) were used to diagnose depression. This study was an analytical, cross-sectional, prospective, observational design. The following cognitive tests were used for cognitive assessment: 1) an adapted version of the Face-Name Associative Memory Exam (FNAME-12A), 2) the daily life memory questionnaire (MFE-30), and 3) the Montreal Cognitive Assessment Test (MoCA). People with FED showed a mean score of 43.33 (25.40) compared to the HCtrl 19.66 (10.12) significantly higher scores (p = .05) on the MFE-30, but there were no significant differences in the FNAME. Furthermore, no significant correlations were observed between sub-jective (MFE-30) and objective (FNAME) memory performance. We observed a dissociation be-tween FED patients’ perception of memory difficulties and their objectively measured memory. These results support the idea that patients suffering from depression (even in the first episode) tend to overestimate their memory difficulties.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».