Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Feiten, Jacson Gabriel
Orientador(a): Caldieraro, Marco Antonio Knob
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
BDI
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/219046
Resumo: Introdução: O Transtorno Depressivo Maior (TDM) é heterogêneo, mas as classificações oficiais e as escalas mais usadas são baseadas na premissa de que o TDM é um único transtorno e que os sintomas são igualmente importantes na avaliação de sua gravidade. Além disso, pacientes e clínicos frequentemente divergem em como avaliam a gravidade do TDM. Para melhor entender as diferenças entre as escalas de TDM usadas por clínicos e pacientes no contexto da heterogeneidade do TDM, realizamos análise de redes de modo a focar na interação dos sintomas em vez do escore total. Métodos: A Escala de Depressão de Hamilton e o Inventário de Depressão de Beck com 21 itens (BDI) pontuadas pelo clínico e pelo paciente, respectivamente, foram utilizadas para estimar as redes baseadas em 794 pacientes com TDM. As redes foram estimadas por meio do software R 4.0.2 e Graphical LASSO, a detecção de comunidades de sintomas por clique percolation e mixed graphical models foram usados para avaliar a variância explicada de cada sintoma. Resultados: As redes apresentaram diferentes comunidades de sintomas e estrutura (M=0.177, p=0.0028). A força de conexão de culpa e sua associação com ideação suicida foi maior na rede BDI. Limitações: Dados transversais de pacientes com depressão severa, crônica e resistente a tratamento. Conclusões: O presente estudo sugere que a escala autoaplicada talvez tenha um melhor desempenho ao avaliar associação entre culpa e outros sintomas, especialmente ideação suicida. Comunidades de sintomas e conexões entre sintomas sugerem que insônia talvez seja um sintoma independente, portanto requerendo intervenções específicas. Alguns sintomas são similares e poderiam ser combinados.
id URGS_195ed14437a62023abffa40b9feb4823
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/219046
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str
spelling Feiten, Jacson GabrielCaldieraro, Marco Antonio KnobPassos, Ives Cavalcante2021-03-18T04:07:32Z2021http://hdl.handle.net/10183/219046001123410Introdução: O Transtorno Depressivo Maior (TDM) é heterogêneo, mas as classificações oficiais e as escalas mais usadas são baseadas na premissa de que o TDM é um único transtorno e que os sintomas são igualmente importantes na avaliação de sua gravidade. Além disso, pacientes e clínicos frequentemente divergem em como avaliam a gravidade do TDM. Para melhor entender as diferenças entre as escalas de TDM usadas por clínicos e pacientes no contexto da heterogeneidade do TDM, realizamos análise de redes de modo a focar na interação dos sintomas em vez do escore total. Métodos: A Escala de Depressão de Hamilton e o Inventário de Depressão de Beck com 21 itens (BDI) pontuadas pelo clínico e pelo paciente, respectivamente, foram utilizadas para estimar as redes baseadas em 794 pacientes com TDM. As redes foram estimadas por meio do software R 4.0.2 e Graphical LASSO, a detecção de comunidades de sintomas por clique percolation e mixed graphical models foram usados para avaliar a variância explicada de cada sintoma. Resultados: As redes apresentaram diferentes comunidades de sintomas e estrutura (M=0.177, p=0.0028). A força de conexão de culpa e sua associação com ideação suicida foi maior na rede BDI. Limitações: Dados transversais de pacientes com depressão severa, crônica e resistente a tratamento. Conclusões: O presente estudo sugere que a escala autoaplicada talvez tenha um melhor desempenho ao avaliar associação entre culpa e outros sintomas, especialmente ideação suicida. Comunidades de sintomas e conexões entre sintomas sugerem que insônia talvez seja um sintoma independente, portanto requerendo intervenções específicas. Alguns sintomas são similares e poderiam ser combinados.Background: Major depressive disorder (MDD) is heterogeneous, but official diagnostic classifications and widely used rating scales are based on the premise that MDD is a single disorder and that symptoms are equally important to assess severity. Also, patients and clinicians frequently diverge in how they evaluate MDD severity. In order to better understand the differences between MDD scales used by clinicians and patients in the context of MDD heterogeneity, we performed a network analysis from an approach that focuses on the interaction of symptoms rather than total score. Methods: The Hamilton Depression Rating Scale (HDRS) and the Beck Depression Inventory with 21 items (BDI) scored by the clinician or patient, respectively, were used to estimate the networks based on 794 MDD patients. The networks were estimated using software R 4.0.2 and Graphical Lasso, identifying communities of symptoms by the clique percolation method, and the mixed graphical models were used to evaluate the explained variance of each symptom. Results: The networks presented different communities of symptoms and connection structure (M=0.177, p=0.0028). The guilt connection strength and its association with suicidal ideation was greater in the BDI network. Limitations: Transversal data from severe, chronic, or treatment resistant depression patients. Conclusions: The present study suggests that the self-rated scale may perform better when assessing association between guilt and other symptoms, especially suicidal ideation. Communities of symptoms and edges between symptoms suggest that insomnia may be an independent symptom, thus requiring specific interventions. Some similar items are strongly connected and could be collapsed.application/pdfporTranstorno depressivo maiorSinais e sintomasDiagnósticoPsicometriaMajor depressionNetwork analysisHDRSBDIDiferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínicoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de MedicinaPrograma de Pós-Graduação em Psiquiatria e Ciências do ComportamentoPorto Alegre, BR-RS2021mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001123410.pdf.txt001123410.pdf.txtExtracted Texttext/plain49243http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/219046/2/001123410.pdf.txt9b5c17975ac2b90c877c227e2e0f2fdcMD52ORIGINAL001123410.pdfTexto parcialapplication/pdf853338http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/219046/1/001123410.pdfbe3953c93969d5c882d99993e1e26973MD5110183/2190462024-03-20 04:47:58.577613oai:www.lume.ufrgs.br:10183/219046Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532024-03-20T07:47:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico
title Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico
spellingShingle Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico
Feiten, Jacson Gabriel
Transtorno depressivo maior
Sinais e sintomas
Diagnóstico
Psicometria
Major depression
Network analysis
HDRS
BDI
title_short Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico
title_full Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico
title_fullStr Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico
title_full_unstemmed Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico
title_sort Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico
author Feiten, Jacson Gabriel
author_facet Feiten, Jacson Gabriel
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Feiten, Jacson Gabriel
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Caldieraro, Marco Antonio Knob
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Passos, Ives Cavalcante
contributor_str_mv Caldieraro, Marco Antonio Knob
Passos, Ives Cavalcante
dc.subject.por.fl_str_mv Transtorno depressivo maior
Sinais e sintomas
Diagnóstico
Psicometria
topic Transtorno depressivo maior
Sinais e sintomas
Diagnóstico
Psicometria
Major depression
Network analysis
HDRS
BDI
dc.subject.eng.fl_str_mv Major depression
Network analysis
HDRS
BDI
description Introdução: O Transtorno Depressivo Maior (TDM) é heterogêneo, mas as classificações oficiais e as escalas mais usadas são baseadas na premissa de que o TDM é um único transtorno e que os sintomas são igualmente importantes na avaliação de sua gravidade. Além disso, pacientes e clínicos frequentemente divergem em como avaliam a gravidade do TDM. Para melhor entender as diferenças entre as escalas de TDM usadas por clínicos e pacientes no contexto da heterogeneidade do TDM, realizamos análise de redes de modo a focar na interação dos sintomas em vez do escore total. Métodos: A Escala de Depressão de Hamilton e o Inventário de Depressão de Beck com 21 itens (BDI) pontuadas pelo clínico e pelo paciente, respectivamente, foram utilizadas para estimar as redes baseadas em 794 pacientes com TDM. As redes foram estimadas por meio do software R 4.0.2 e Graphical LASSO, a detecção de comunidades de sintomas por clique percolation e mixed graphical models foram usados para avaliar a variância explicada de cada sintoma. Resultados: As redes apresentaram diferentes comunidades de sintomas e estrutura (M=0.177, p=0.0028). A força de conexão de culpa e sua associação com ideação suicida foi maior na rede BDI. Limitações: Dados transversais de pacientes com depressão severa, crônica e resistente a tratamento. Conclusões: O presente estudo sugere que a escala autoaplicada talvez tenha um melhor desempenho ao avaliar associação entre culpa e outros sintomas, especialmente ideação suicida. Comunidades de sintomas e conexões entre sintomas sugerem que insônia talvez seja um sintoma independente, portanto requerendo intervenções específicas. Alguns sintomas são similares e poderiam ser combinados.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2021-03-18T04:07:32Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/219046
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001123410
url http://hdl.handle.net/10183/219046
identifier_str_mv 001123410
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/219046/2/001123410.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/219046/1/001123410.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 9b5c17975ac2b90c877c227e2e0f2fdc
be3953c93969d5c882d99993e1e26973
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1797065162032676864