Analysis of Cognitive Functions in Population Having Major Depressive Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background Major Depressive Disorder (MDD) is a complex mental health disorder that has an impact on many facets of cognitive performance. MDD's cognitive symptoms might lead to overall impairments in daily functioning and quality of life. It's vital to remember that the severity and appearance of these cognitive symptoms can differ from person to person. The aim of this study is to assess the cognitive function (attention, learning, memory, decision making and executive functions) in major depressive disorder individuals. MethodsThe study was conducted in the Department of Physiology, RUHS College of Medical Sciences and associated hospitals on 90 subjects having major depressive disorder of either sex in the age group 20-40 years. Cognitive function parameters (Mini mental status examination, Montreal cognitive protocol A & B, P300 latency, and amplitude) were assessed and data were presented as mean, standard deviation (SD) and correlation coefficient was found using Pearson correlation, and p-value<0.05 considered as statistically significant. ResultsThe mean score of cognitive parameters was increased which was shown as decrease in score of Montreal cognitive assessment (11.22±2.73), mini mental status examination (10.19±1.56). Delay in P300 latency (401.38±11.30) was also seen with increase in Hamilton D (18.33±6.7) score with correlation coefficient r= 0.758. Conclusions A strong positive correlation was observed between the Hamilton Depression (HAM-D) score and cognitive function parameter (P300), indicating that greater severity of depression is associated with a decline in cognitive performance. The relationship between depression and cognitive function is complex and varies among individuals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».