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Enregistrement W4405414968 · doi:10.1080/13854046.2024.2440949

Associations of cognitive test performance with self-reported mental health, cognition, and quality of life in adults with functional seizures: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4405414968 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan Van Patten, Min Lü, Tara Austin, Erica Cotton, Lawrence Chan, John A. Bellone, Kristen Mordecai, Elizabeth W. Twamley, Kelsey Sawyer, W. Curt LaFrance

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCognitionMeta-analysisPsychologyTest (biology)Quality of life (healthcare)Mental healthCognitive psychologyClinical psychologyMedicinePsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: People with functional seizures (FS) have frequent and disabling cognitive dysfunction and mental health symptoms, with low quality of life. However, interrelationships among these constructs are poorly understood. In this meta-analysis, we examined associations between objective (i.e. performance-based) cognitive testing and self-reported (i) mental health, (ii) cognition, and (iii) quality of life in FS. Method: We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, and Web of Science, with the final search on June 10, 2024. Inclusion criteria were studies documenting relationships between objective cognitive test scores and self-reported (i.e. subjective) mental health, cognition, and/or quality of life in adults with FS. Exclusion criteria were mixed FS/epilepsy samples. A modified Newcastle-Ottawa Scale evaluated risk of bias. This project is registered as CRD42023392385 in PROSPERO. Results: Initially, 4,054 unique reports were identified, with the final sample including 24 articles of 1,173 people with FS. Mean age was 35.9 (SD = 3.9), mean education was 12.6 (SD = 1.3), and proportion of women was 73.9%. Risk of bias was moderate, due in part to inconsistent reporting of confounding demographic variables. Significant relationships were found between global objective cognition and global self-reported mental health (k = 21, Z = −0.23 [0.04], 95% CI = −0.30, −0.16), depression (k = 11, Z = −0.13 [0.05], 95% CI = −0.21, −0.04), cognition (k = 5, Z = −0.16 [0.05], 95% CI = −0.26, −0.06), and quality of life (k = 5, Z = −0.17 [0.05], 95% CI = −0.24, −0.10). Exploratory analyses showed associations between select cognitive and mental health constructs. Conclusions: Objective cognition is reliably associated with self-reported mental health, cognition, and quality of life in people with FS. Scientific and clinical implications are discussed.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,026
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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