MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407419780 · doi:10.3389/fnagi.2025.1513373

Bidirectional relationship between depression and activities of daily living and longitudinal mediation of cognitive function in patients with Parkinson’s disease

2025· article· en· W4407419780 sur OpenAlexaboutno aff
Yue Xu, Durong Chen, Meiqi Dong, Yun Zhang, Hongmei Yu, Yanqing Han

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDepression (economics)MediationActivities of daily livingCognitionGeriatric Depression ScaleParkinson's diseasePsychologyMemory spanRating scaleDiseaseClinical psychologyDepressive symptomsMedicineInternal medicinePhysical therapyPsychiatryDevelopmental psychologyWorking memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To investigate the bidirectional relationship between depression and activities of daily living (ADL) in Parkinson’s disease (PD) patients and explore the mediating role of cognitive function over time. Methods Data from 892 PD patients from the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) database were included in this study, and depression, cognitive function, and ADL were measured using the Geriatric Depression Scale (GDS-15), Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), and Unified Parkinson’s Disease Rating Scale, Part II (UPDRS II) respectively. The cross-lagged panel model (CLPM) was employed to analyze the reciprocal relationship between depression and ADL. Then, we explored the mediating role of cognitive function in the bidirectional relationship between depression and ADL in patients with PD, and the mediation effect test was carried out using a bias-corrected nonparametric percentile bootstrap approach. Results Depression in patients with PD predicted their subsequent ADL (β = 0.079, p < 0.01), and ADL also predicted their subsequent depression (β = 0.069, p < 0.05), In addition, Bootstrap analysis showed that cognitive function played a significant mediating role in prediction of depression to ADL in patients with PD (β = 0.006, p = 0.074, 95%CI = 0.001 ~ 0.014), and cognitive function also played a significant mediating role in prediction of depression to ADL (β = 0.006, p = 0.067, 95%CI = 0.001 ~ 0.013). Conclusion There is a bidirectional relationship between depression and ADL in patients with PD. Furthermore, we found that cognitive function mediates the relationship that exists between depression and ADL in patients with PD. Interventions aimed at enhancing cognitive function could potentially lessen the vicious cycle of depression and ADL in PD, thus improving patient quality of life (QOL).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Aging NeuroscienceMême sujetParkinson's Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207