Improvement of cognitive function by escitalopram and paroxetine in patients with first-episode depressive disorder and its relationship with thyroid hormone levels
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe incidence of cognitive impairment in patients with depressive disorder is high， and the causes and mechanisms of which deserve more attention. It is usual that the thyroid hormone levels in patients with depressive disorder alter. Further research is needed to explore whether the cognitive function changes in patients with depressive disorder are related to thyroid hormone levels.ObjectiveTo explore the improvement of cognitive function in patients with first-episode depressive disorder after escitalopram and paroxetine treatment， and to analyse its correlation with thyroid hormone levels， so as to look for potential biomarkers of cognitive function change in patients with depressive disorder.MethodsFrom March 2021 to March 2022， 120 patients who met the diagnostic criteria of the International Classification of Diseases， tenth edition （ICD-10） for depression and were hospitalized at Shandong Mental Health Center were selected as the research objects. They were randomly divided into two groups by random number table method with 60 patients in each group. The two groups were treated with escitalopram （starting dose 5 mg/d） and paroxetine （starting dose 20 mg/d） for 6 weeks. Before and 6 weeks after the treatment， levels of thyroid stimulating hormone （TSH）， free thyroxine （FT4） and free triiodothyronine （FT3） were tested respectively. Depression degree and cognitive function level were assessed using the Hamilton Depression Scale-17 item （HAMD-17） and Montreal Cognitive Assessment （MoCA）， respectively. Pearson or Spearman correlation analysis was used to examine the correlation between the MoCA score difference before and after the treatment and the post-treatment level of thyroid hormone.ResultsBefore and 6 weeks after the treatment， the time effect of HAMD-17 total score in both groups was statistically significant （F=1 236.568， P<0.01）. Also， the time effect， group effect as well as interaction effect of time and group of MoCA total score in both groups were statistically significant （F=79.186， 6.026， 20.417， P<0.05 or 0.01）. The time effect， group effect as well as the interaction effect of time and group for FT3 level and FT4 level were statistically significant in both groups （F=75.973， 20.287， 0.961， 84.194， 0.142， 8.299， P<0.05 or 0.01）. According to the simple effect analysis. After the treatment， the MoCA total score in both groups was higher than that before treatment， while FT3 and FT4 levels were lower than those before treatment （F=15.864， 5.421， 8.524， 6.443， 7.628， 3.639， P<0.01）. After the 6-week treatment， the MoCA total score as well as FT3 and FT4 level differences in escitalopram and paroxetine groups were of statistical significance （t=5.841， -0.705， -2.349， P<0.05 or 0.01）. The MoCA score difference before and after treatment in paroxetine group was positively correlated with FT3 and FT4 levels after treatment （r=0.276， 0.382， P<0.05 or 0.01）.ConclusionBoth escitalopram and paroxetine can improve cognitive function in patients with first-episode depressive disorder. The improvement may be related to the changes in serum FT3 and FT4 levels.
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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 | 0,000 | 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 ».