Assessing Depression and Factors Possibly Associated with Depression during the Course of Parkinson'S Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Although research suggests depression is common among individuals with Parkinson's disease (PD), it is unclear how to best assess depression in PD (dPD). We wanted to examine the prevalence of dPD using different definitions of depression, as well as examine factors associated with dPD. Methods One hundred fifty-eight individuals (68% male; age 66.8 ± 9.6 SD) with a primary diagnosis of PD were assessed for depression using the Harvard Department of Psychiatry/National Depression Screening Day Scale (HANDS) in an outpatient setting at the Movement Disorders Clinic at Massachusetts General Hospital. We defined depression using 4 thresholds based on the HANDS and whether or not an individual was ever on an antidepressant regimen. We also examined potential predictors of the presence of dPD. Results The prevalence of depression among study participants ranged from 11% to 57%, depending on which of the 4 definitions of depression was applied. Younger age and longer duration of PD predicted a relatively higher prevalence of depression. Having a history of depression prior to onset of PD also was predictive of dPD. Conclusions Depression appears to be relatively common among individuals with PD, and history of depression, younger age, and longer PD duration may be factors associated with dPD.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».