Impact of depression on cognitive function among women in a psychiatric hospital: Analysis via the Beck Scale Short Version and the Moroccan Version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study assessed the impact of depression on cognitive function in newly diagnosed women presenting to psychiatric emergency services through the cold track. METHODS: A cross-sectional study was conducted at Ar-Razi Psychiatric Hospital in Salé, Morocco, involving 86 women aged 18-58 years, newly diagnosed with depression. Depression severity was measured using the 13-item Beck Depression Inventory Short Version, and cognitive functions were assessed with the Moroccan version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. Data analysis used SPSS v.26, employing correlation tests and one-way analysis of variance (ANOVA) to explore relationships and group differences. A confidence level of 95% and a significance threshold of 0.05 were applied. RESULTS: Among the participants, severe depression was prevalent, particularly among women aged 38-48 years. Depression scores were significantly higher in women with only primary education, while widowed women exhibited the highest overall scores. Students and unemployed participants were the most severely affected. A negative correlation was observed between depression symptoms and cognitive function, with higher depression levels associated with lower cognitive scores. Feelings of sadness and concentration deficits were negatively correlated, as were feelings of discouragement and executive functions. Positive correlations emerged between feelings of guilt and verbal fluency. CONCLUSION: This study underscores the relationship between depression and cognitive impairment in women, emphasizing the need for comprehensive evaluations of cognitive deficits in depressed patients. Tailored interventions should be prioritized to improve their quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».