Psychopathological Characteristics in Patients with Arginine Vasopressin Deficiency (Central Diabetes Insipidus) and Primary Polydipsia Compared to Healthy Controls
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE Distinguishing arginine vasopressin deficiency (AVP-D; central diabetes insipidus) from primary polydipsia (PP), commonly referred to as psychogenic polydipsia, is challenging. Psychopathologic findings, commonly used for PP diagnosis in clinical practice, are rarely evaluated in AVP-D patients, and no comparative data between the two conditions currently exist. DESIGN Data from two studies involving 82 participants [39 AVP-D, 28 PP, and 15 healthy controls (HC)]. METHODS Psychological evaluations were conducted using standardized questionnaires measuring anxiety [State-Trait Anxiety Inventory (STAI)], alexithymia [Toronto Alexithymia Scale (TAS-20)], depressive symptoms (Beck's Depression Inventory-II (BDI-II), and overall mental health [Short Form-36 Health Survey (SF-36)]. Higher STAI, TAS-20, and BDI-II scores suggest elevated anxiety, alexithymia, and depression, while higher SF-36 scores signify better overall mental health. RESULTS Compared to HC, patients with AVP-D and PP showed higher levels of anxiety (HC 28 points [24-31] vs AVP-D 36 points [31-45]; vs PP 38 points [33-46], P < .01), alexithymia (HC 30 points [29-37] vs AVP-D 43 points [35-54]; vs PP 46 points [37-55], P < .01), and depression (HC 1 point [0-2] vs AVP-D 7 points [4-14]; vs PP 7 points [3-13], P < .01). Levels of anxiety, alexithymia, and depression showed no difference between both patient groups (P = .58, P = .90, P = .50, respectively). Compared to HC, patients with AVP-D and PP reported similarly reduced self-reported overall mental health scores (HC 84 [68-88] vs AVP-D 60 [52-80], P = .05; vs PP 60 [47-74], P < .01). CONCLUSION This study reveals heightened anxiety, alexithymia, depression, and diminished overall mental health in patients with AVP-D and PP. The results emphasize the need for careful interpretation of psychopathological characteristics to differentiate between AVP-D and PP.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».