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Enregistrement W7116881831 · doi:10.1002/alz70860_098151

Investigating the Mediating Role of Paranoid Delusions in Depression and Cognitive Decline

2025· article· en· W7116881831 sur OpenAlexaboutno aff
S.P. Kalra, Deepak Kalra, Hannah Gardener, Carolina M Gutierrez, Mohammad Nafeli Shahrestani, Debina Laishram, Karlon Howard Johnson, Nandakumar Nagaraja, WayWay M. Hlaing, T. Rundek

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Cognitive declineObservational studyCognitionAffect (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychotic symptoms, including delusions, are prevalent in Alzheimer's disease and depression, where they are associated with poorer outcomes. Cognitive Load Theory posits that depression impairs cognitive function by increasing rumination and negative thought patterns, depleting cognitive resources. The role of delusions as a mediator between depression and cognitive outcomes remains unexplored. METHODS: Using data from the National Alzheimer's Coordinating Center (NACC), we examined the mediating role of paranoid delusions in the relationship between depression severity and cognitive outcomes. Data were collected from 14,588 participants during their first visit to an Alzheimer's Disease Center (March 2015-Dec 2024, NACC Version 3). Cognitive function was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Depression severity was proxy-reported by caregivers using the Neuropsychiatric Inventory Questionnaire (NPI-Q), while paranoid delusion severity was self-reported based on beliefs about others stealing or planning harm. Structural equation modeling (SEM) was employed to estimate direct, indirect, and total effects while adjusting for covariates informed by a theoretical framework. These covariates included sex, age, race, education, body mass index, living arrangement, independence, residence type, alcohol and tobacco use, diabetes, heart failure, hypertension, and stroke. Model fit was assessed using root mean square error, comparative fit index, and standardized residuals. RESULTS: Participants had a mean age of 69.3 years, with 57.4% female, 78.5% White, 17.5% Black or African American, and 4.0% from other racial groups. The average MoCA score was 23 (median = 24, SD=5.8). Overall, 26% had mild or greater depressive symptoms, and 4.6% exhibited mild or greater delusions. Delusion prevalence increased with depression severity: 1.3% in those without depressive symptoms, 7.7% in mild, 14.5% in moderate, and 28% in severe depression. Depression severity was significantly associated with delusions (β=0.092, p <0.001), poor cognitive outcomes (β=-0.79, p <0.001), and indirectly via delusional severity (β_indirect=-0.188, p <0.001). Delusions mediated 19.3% of the total effect of depression severity on cognitive outcomes. The SEM model demonstrated an excellent fit. CONCLUSIONS: The poorer cognitive outcomes in patients with depression are partially mediated through delusions. Given the observational design, this needs to be confirmed through prospective studies and may provide an avenue to improve cognitive outcomes in patients with depression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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