Frequency and outcomes of painful physical symptoms in a naturalistic population with major depressive disorder: an analysis of pooled observational studies focusing on subjects aged 65 years and over
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To estimate the frequency of painful physical symptoms (PPS) in elderly subjects (≥ 65 years) with major depressive disorder (MDD) in real-world clinical conditions and to establish whether PPS are associated with poor depression outcomes, including more severe depression and worse health-related quality of life (HRQoL). METHODS: Observational studies of MDD that included assessment of PPS and elderly subjects were screened. Measures of PPS were based on the Somatic Symptom Inventory (SSI) or Visual Analogue Scale (VAS). Data from a variety of depressive symptom severity and HRQoL scales were used. Analysis cohorts were based on age [aged ≥ 65 years (elderly) or < 65 years (younger)] and/or PPS status (presence or absence); five subsets were used to examine specific outcomes in matched elderly subjects. RESULTS: Data from seven studies (representing 26 countries) were collated. Of the 11,477 subjects, 14% were aged ≥ 65 years and 71% were classified as having PPS (PPS+). PPS were more frequent in elderly subjects (74% vs. 70% of younger subjects) and were positively associated with being female and Hispanic, and negatively associated with being East Asian in the elderly. The presence of PPS was associated with more severe clinical symptomatology and comparatively poorer HRQoL in elderly subjects. CONCLUSIONS: PPS, although frequent in younger MDD patients, were slightly more frequent in elderly MDD patients and associated with comparatively poorer clinical and functional outcomes. As elderly patients report somatic symptoms more readily than emotional symptoms, physicians should consider depression in addition to physical causes when PPS are present.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».