Optimizing a Clinical Trials Approach to Investigate Cognitive and Physical Health Outcomes in Late-Life Depression
Notice bibliographique
Résumé
Late-life depression (LLD) is a common and multifaceted condition affecting approximately 10% of older adults. More so than depression in younger adults, LLD interacts with physical and cognitive health outcomes in both the short and the long term, necessitating a comprehensive approach to studying and treating this condition. There are bidirectional relationships between LLD and cognitive function and between LLD and physical function that are incompletely understood. Modern clinical trials in LLD need to address current gaps in our understanding of these links, and how they can be therapeutically targeted. The central aim of this Thesis was to narrow these knowledge gaps through targeted analyses of the extant literature and recent large clinical trial datasets, building the foundation for a pilot clinical trial design intended to launch a new direction of inquiry into the biological basis of LLD and its treatment. The central hypothesis underlying this aim was that LLD clinical trial design could be further optimized by an explicit focus on cognitive and physical health outcomes. This Thesis work employed a variety of methodological approaches, including systematic review and meta-analysis, exploratory data analysis, and multivariable linear modelling, with a transition towards primary trial design work in the final experimental chapter (Chapter 7). Where appropriate, both a priori and post-hoc subgroup analyses have been performed to better characterize various dimensions of this heterogeneous population, and for the purposes of further hypothesis generation. Several main findings have arisen from this Thesis work. First, LLD adversely affects cognition during the acute phase of illness, with impacts on executive function that are more pronounced in the setting of treatment resistance. Second, effective antidepressant treatment may lead to recovery from deficits in some cognitive domains but not others. Third, increased physical comorbidity adversely affects some areas of cognitive function and may negatively impact LLD treatment outcomes. And finally, the dopamine system is implicated in the links between LLD, cognition, and physical health, and this system may be pharmacologically manipulated to clinical benefit. This Thesis provides new insights into the biological underpinnings of LLD. It forms the basis for a promising new avenue of inquiry.
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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 | 0,251 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».