S'abonner

P-513 - Specificity and characteristics of eye movement dysfunction in adult major depressive disorder - 13/06/12

Doi : 10.1016/S0924-9338(12)74680-1 
E. Nouzova 1, S.A. Beedie 1, 2, L. Wallace 1, E. Shephard 1, J. Kuriakose 3, M. Kulkarni 3, A.J. Shand 2, 3, N. Walker 4, D.M. St.Clair 2, 5, P.J. Benson 1
1 School of Psychology, University of Aberdeen, USA 
2 Division of Mental Health, University of Aberdeen, Royal Cornhill Hospital, USA 
3 Adult Psychiatry, Royal Cornhill Hospital, Aberdeen, USA 
4 Crown House, Greenock, UK, USA 
5 Genes, Cognition and Psychosis Program, NIMH, Bethesda, MD, USA 

Résumé

Major depressive disorder (MDD) affects at some point in their lives a tenth of the world’s population with a higher incidence in females than males. Like all clinical disorders encountered in adult psychiatry, a diagnosis of MDD is symptom-based and has not been externally validated. Eye movement dysfunctions (EMDs) in the functional psychoses have been extensively reported and their potential as biomarkers highlighted but it is unclear whether there are patterns of EMDs specific to MDD. Abnormal EMs in bipolar affective cases have been observed during face and picture viewing, saccadic control and smooth pursuit tasks. However most studies reporting EMs in affective disorders, have not distinguished between unipolar/MDD and bipolar cases. To address this problem we have compared performance on a broad range of EM tests in patients meeting DSM-IV criteria for MDD with identical measures made in a large sample of bipolar, schizophrenia and undiagnosed individuals. Remarkably a network classifier was able to delineate controls and each patient group using EM performance measures with exceptional sensitivity (94%) and specificity (98%). What is more, probability of illness category was not associated with demographic, symptom, neuropsychological or medication variables. It therefore appears that a unique multivariate eye movement phenotype may be associated with MDD. If verified in further MDD cases these findings could be an enormous advance in helping to assess and/or diagnose individuals with symptoms of MDD or at risk of developing MDD.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

© 2012  Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 27 - N° S1

P. 1 - 2012 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • P-512 - Exploring the possible relationship between impulsivity and depression
  • H.T.T. Ngo, H.L. Street, G.K. Hulse
| Article suivant Article suivant
  • P-514 - Wakefulness regulation and the prediction of antidepressant treatment in major depression
  • S. Olbrich, S. Christian, P. Schönknecht, H. Himmerich, U. Hegerl

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.