Epilepsi Hastalarında Bilişsel İşlevlerin Anksiyete ve Depresyon ile Olan İlişkisi
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu çalışmada epilepsi hastalarında bilişsel işlevlerin anksiyete ve depresyon ile olan ilişkisinin araştırılması amaçlandı. Gereç ve Yöntemler: Çalışmaya, Mart 2021-Aralık 2021 tarihleri arasında nöroloji polikliniğine başvuran 43 epilepsi hastası ve 59 sağlıklı gönüllü olmak üzere toplam 102 kişi dahil edildi. Her iki gruba Beck Depresyon Ölçeği (BDÖ), Beck Anksiyete Ölçeği (BAÖ) ve Montreal Bilişsel Değerlendirme Ölçeği (MoCA) uygulandı. Bulgular: Çalışmamızda hasta grubunda orta-şiddetli depresyon oranı %44.2; anksiyete oranı %53.4 olarak tespit edildi. Buna ek olarak epilepsi hastalarında MoCA puanlarının anlamlı olarak kontrol grubundan daha düşük olduğu da izlendi (p<0.001). Korelasyon analizinde ise hastaların BDÖ ile MoCA puanları arasında negatif yönde, zayıf ve anlamlı bir ilişki saptandı (p= 0.012). Bununla birlikte hastaların BAÖ ile MoCA puanları arasında anlamlı korelasyon izlenmedi (p= 0.097). Sonuç: Bu çalışmaya göre bilişsel işlev bozukluğu, psikiyatrik komorbiditeler ve epilepsi arasında karmaşık bir ilişki olduğu söylenebilir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".